生成式人工智能背景下多模态思维培养融入“三阶九步”教学模式构建

从《教育信息化 2.0 行动计划》指出“智能技术赋能教学变革”到《教育部 2022 年工作要点》明确提出“实施教育数字化战略行动”，无一不表明智能技术赋能教育已成为我国教育改革发展的重要战略主题。因此高等教育必须加快改革创新发展，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，以高质量发展全面服务我国教育现代化进程。基于智能技术与教育深度融合、培养创新人才、建设教育强国的时代背景，有目的、有策略地加大生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称 GenAI）有机融入大学生思维教育,是智能化社会发展对高校培养和造就专业人才的基本要求，也是实现人才强国战略的重要基础。

外语教学在高等教育体系中占据重要地位，承载着培育具备坚实外语语言基础、宽广全球视野、出色跨文化沟通能力以及正确价值观念的高素质人才的艰巨任务[1]。翻译教学作为外语教学的重要组成部分，积极响应 “智能技术赋能外语教育改革”，以对当代大学生语言能力、学习动机和学习体验产生积极影响为目标，将教学目标从技能训练和知识传授上升到思维培养上，同时充分运用GenAI 强大的自动生成和交互功能，探索促进思维发展的教学模式，以此培养出适应技术不断发展的译者，在“人机/技协作”模式中充分发挥主体性和自身价值。本研究聚焦多模态翻译思维培养，旨在构建具有本土特色的GenAI+翻译教学模式，提升翻译人才培养质量、服务区域语言产业发展，推动“人工智能+”战略在教育领域的探索与应用。

一、GenAI 赋能多模态翻译思维培养

认知心理学将整个翻译任务视为“问题”，提出“翻译问题不存在从初始态到目标态的清晰路径，属于劣构问题”，是“一整套复杂的问题解决和决策过程”[2]。而高阶思维是解决翻译问题的关键所在[3]。但整体而言对于翻译思维，各国学者界定众多，研究方向各异，暂并未形成统一概念。

21 世纪初，我国学者开始吸收认知科学成果，推动翻译思维研究向实证化转型。但 GenAI 赋能的翻译思维培养模式没有可供参照复制的范式。GenAI 近几年才高速发展，发展后才逐步与教育教学融合。由于尚处在研究的起步阶段与实践的摸索阶段，因此暂无可供全国高校学习参照并复制的培养模式。基于前人的研究以及当前人工智能背景下的翻译特征及对译者的要求，本研究提出多模态翻译思维这一上位概念，并将其定义为：“译者在翻译这一任务中，面对翻译困惑，为寻求最优问题求解，通过人机/技协作，高效达成解决问题的目的，发生的一系列较高层次的心智认知活动”[4]。其具体表现为：翻译批判性思维、翻译创造性思维、翻译沟通思维和翻译情感思维四类。通过系统整合“批评判性-创造性-沟通性-情感性”翻译思维培养，弥补翻译教学中，思维培养认知维度的单一性。

二、“三阶九步”多模态思维培养教学模式构建

以《口译基础》课程为例，专业口译教师与本土语言服务企业，如：火星语盟科技有限公司、长沙策马翻译服务有限公司的一线译员通力合作，深入到翻译课程的学习情境之中，结合GenAI 与多模态翻译思维提出教学目标、教学内容、教学设计等教学实施方案，设计可操作的实践路径，建立教学效果评估指标，分析和评价教学实施效果，以促进GenAI 驱动下的教学内容、教学资源、教学方法创新。在传授学科专业知识的同时培养学生多模态翻译思维，以实现专业技能和高阶思维的同步提升。基于此，本研究尝试构建分阶段、模块化的“三阶九步”教学模式（如图1）。通过切实可操作的模式，培养学生翻译批判性思维，翻译创新性思维，翻译沟通思维和翻译情感思维，进一步促进学生与机器、技术的协作关系，充分发挥其主体性。

在激活阶段，GenAI 通过定位、分析学生学前数据，锚定学生存在的多模态翻译思维盲点与缺漏，并根据这些漏洞依次协助教师定制教学目标、教学资源以及教学场景，使得每一个目标，每一份材料，每一个课堂设计都能为加强多模态思维培养服务。①GenAI 收集自学数据，教师细分思维目标。课前根据布鲁姆认知目标分类，初步制定知识、能力和价值目标。在GenAI 对学前数据分析的基础上，借助技术进一步制定聚焦多模态翻译思维培养的目标，弥补教师可能存在的思维方式局限。②GenAI 创建多模态资源，教师整合多样翻译资源。GenAI 完全跳脱班级人数众多与教师资源有限的现实，大量生成包含多模态元素，如涉及听觉、视觉、味觉、触觉等丰富资源，经由教师严格筛选使用。同时，针对GenAI 生成内容中的偏见、语言表达不当等问题，就地取材设计相关思维活动，培养学生判断、鉴别和纠正等多模态翻译思维。③GenAI 设计仿真项目，教师创设问题导向情景。GenAI 参照与学校合作的语言服务企业的翻译项目，辅助设计多种仿真翻译项目和具体任务，为培养多模态翻译思维提供丰富的实践情景。这一阶段，GenAI 协助教师深化思维目标的制定，为多模态翻译思维教学的融入确定方向。

在实施阶段，GenAI 全力协助学生翻译活动，全流程促进多模态思维发展。④GenAI 增效译前准备。学生借助GenAI 分析原文，识别其语言偏见等伦理问题，对语言特点、风格进行梳理和总结，提升翻译批判思维与沟通思维。⑤GenAI 深化译中合作。学生自主修订NMT 或LLM 模型生成的译文。在“MT+PE”的人机协作模式下，扮演审校角色，并在GenAI 协助下，尝试解决翻译问题，提升翻译创造性思维和情感思维。借助 GenAI 强大的分析功能，对生生组内-组间译文进行复审、讨论，归纳提炼翻译方法和译后编辑技巧，进一步激发解决问题的思维。⑥GenAI 优化译后成果。学生运用GenAI 的生成功能，对译文进行超越文字模态的升级。如在非遗湘绣外宣翻译主题中，译文与高清刺绣细节图以及自然鸟鸣音一同呈现，多维传递美学与文化价值。学生翻译沟通思维、情感思维以及创造性思维得到极大提升。这一阶段，学生主要通过任务驱动和合作学习，在对译前、译中和译后活动中，在“双师”（人师+机师）引导下，参与多样化、多向性和多轮次的探究和反思活动，多模态翻译思维大大增强。

在评价阶段，GenAI 通过追踪、分析学生在翻译活动中的表现与翻译成果，生成个性化实时反馈报告，通过多频次的反馈与矫正，不断发展多模态翻译思维。⑦GenAI 生成实时分析报告，多元化过程评价。GenAI 实时捕捉学生在翻译活动中的表现数据，如讨论量、译文修改次数及译文呈现方式等，及时反馈学生并帮助其矫正，持续翻译批判性思维、翻译沟通思维。⑧GenAI 梳理课堂数据，个性化结果评价。借助GenAI 即时交互功能，自评、他评及评他的综合评价方式得到拓展；评价主体转向教师-GenAI-学生多元主体；评价焦点从单一翻译技能与知识掌握扩展到知识、能力、思维的全面发展；评价标准从传统文字翻译的主观框架转向行业通用的主客观结合的标准。GenAI 基于以上四个方面而生成的评价总结报告，尊重学生的主体性与主体差异，使其思维可按照不同侧重、不同速度、不同喜好个性化发展。⑨GenAI 动态分档成果，差异化课后翻译任务。GenAI基于过程+结果评价，并参考学生在课堂中翻译成果的内容与呈现方式，为每位学生分层分类提供差异化的课后翻译练习与素材，实现多样化的课后拓展任务，满足不同学力的需求。促进翻译批判性思维、创造性思维和情感思维的发展。

在“三阶九步”中，每个教学目标、教学内容、教学设计环环相扣、这一系列循序渐进的探究和反思任务，符合人工智能时代翻译实践从译前准备、译文生成，到方法论总结的真实流程，也使得多模态翻译思维在GenAI

的协助下，融入教学层的方方面面。

三、结语

“三阶九步”教学模型，深度融合多模态翻译思维培养设计。通过课前激活阶段、课中实施计阶段以及课后评价阶段，层层递进，激发学生探究的兴趣与热情，在课中与课后，积极引导学生通过翻译活动，亲身感受自己与GenAI 在发现、分析、解决翻译问题上的协作，并及时优化协作方式，促进翻译效率，进一步发展多模态翻译思维。同时，基于现代语言服务行业的实际生产特性，引入真实或仿真的翻译项目进行驱动，校企合作所提供的真实商务翻译项目脱敏案例帮助学生了解当前一线翻译市场的真实动向与对译员的要求。通过建立多模态翻译创意工作坊及国际翻译志愿者项目，使学生了解本土语言服务产业发展，为日后进入产业做好充分准备。全程鼓励学生将GenAI 作为助教或学伴，充分利用交互功能辅助解决各种翻译问题，并对其提供的答案进行评估，提升学习体验。

需要注意的是，多模态翻译思维培养对教师能力及课堂设计提出了更高的要求。如GenAI 的加入，打破了原本师生互动模式，出现了人师（教师）与机师（GenAI）双师并行的情况，如何平衡三者，构建教师-GenAI-学生三方协作关系，避免出现技术依赖导致思维惰性，维持师生与生生的相互尊重与信任，是当前智能化翻译教学不得不解决的难题。因此一线教师需与时俱进不断完善专业与技术知识，探索和提升思维教学路径，在GenAI 驱动的“双师”课堂中始终保持核心教学竞争力。

参考文献：

[1] 杨宗凯，王俊，王美倩. 数字化转型推动外语教学创新发展[J].外语电化教学，2022(5):3-5

[2] Siren，Seijia akkarainen, ai. xpertise n ranslation[J]. cross anguages nd ultures,

2002

[3] Tan, Shuxin & Wang, Xiangling. Predicting student translators’ performance in machine translation post-editing: Interplay of self-regulation, critical thinking, and motivation[J]. Interactive Learning Environments, 2023(1):1-15

4] 张静.生成式人工智能背景下翻译高阶思维教学模式构建[J]. 中国翻译, 2024 (3):71-80.

项目：2025 年湖南省普通本科高校教学改革研究项目：GenAI 赋能多模态翻译思维培养模式创新研

作者简介：刘熹颖（1988-），女，汉族，湖南常德人，讲师，硕士研究生，单位：湖南涉外经济学院，研究方向：英语翻译、外语教育。