人工智能时代下的高校翻译人才培养模式研究

1. 引言

当前人工智能技术日新月异 ， 深刻影响着诸多学科领域。对于翻译学科而言 ，AI 改变了翻译的逻辑 ， 使译后编辑成为主流 [11]， 人机交互的翻译实践成为常态 [12]， 逐步展现出可能超越传统人工翻译的潜力。机器翻译质量的不断提升和计算机辅助翻译工具的广泛应用，对传统翻译人才培养模式提出了新的挑战。高校作为翻译人才培养的主要阵地，亟需改革现有教育模式，以适应人工智能时代的需求。本研究旨在探讨人工智能时代下高校翻译人才培养模式的创新路径，以培养具备技术素养、专业能力和实践经验的复合型翻译人才。通过分析当前翻译人才培养的现状与问题，本研究提出了”技术 + 专业 + 实践”三位一体的人才培养模式，为高校翻译专业教育改革提供参考。

2. 人工智能时代翻译行业的发展现状

2024 年，中国翻译行业在产值、企业数量和人才规模方面均保持稳步增长。以翻译技术为主营业务的企业数量翻倍增长，技术驱动型企业快速崛起。超过九成的翻译企业积极应用人工智能翻译技术，并在技术研发方面持续加大投入，推动行业技术升级。翻译技术在项目交付环节得到广泛应用，助力企业提升营收和订单数量。机器翻译质量显著提升，神经网络机器翻译 （NMT） 成为主流，在通用领域接近人类翻译水平。计算机辅助翻译 （CAT） 工具功能更加强大，集成了机器翻译、术语库、翻译记忆库等功能，提高了翻译效率和质量。AI翻译在特定领域应用取得突破，如法律、医疗等专业领域，出现了定制化AI 翻译引擎。

在国家战略与技术革新的双重驱动下，中国翻译行业的新技术发展成果应用日趋深入，行业专业化水平不断提高。高素质翻译人才需具备“语言 + 专业”的复合能力，熟练掌握各种智能技术工具的应用，从而推动人机协作的翻译工作方式更高质量地广泛应用。翻译服务已从传统的口笔译延展为本地化、多模态翻译、全球化语言服务、内容服务等更为多元化、个性化的服务形式，以满足全球化市场的多元需求。

在人工智能技术蓬勃发展的当下，机器翻译凭借高效性与便捷性，已成为跨语言信息交流的重要辅助工具。其译文可作为翻译学习的参考资料，也可作为译后编辑的实践素材，助力学习者理解翻译基础逻辑与语言转换模式 。[6] 然而，当前机器翻译技术仍存在诸多局限性，导致译文质量参差不齐。从语言层面看，机器翻译难以精准把握源语言中的复杂语法结构、语义双关及文化隐喻。在逻辑层面，机器翻译对长难句、复杂句的处理能力有限，难以梳理句子内部各成分间的逻辑关系。因此针对目前人工仍存在 AI 一些不具备的优势，这也在一定程度上给了人们一些人工翻译行业的信心。

人工智能技术的应用使得翻译工作更加高效，但也带来了新的挑战。复合型人才需求增加，翻译行业需要既具备扎实语言基础和专业知识，又有先进技术和工具应用能力的复合型人才。高校也在积极调整培养目标和课程设置，加强与计算机、信息技术等专业的交叉融合。翻译人员需要掌握新技术工具的使用方法，并具备处理机器翻译后编辑的能力。此外，随着机器翻译在简单、重复性翻译任务中的应用，人工翻译将更多地转向创意性、文化敏感度高的翻译任务。这就要求翻译人才不仅要具备扎实的语言能力，还要有跨文化交际能力和专业知识背景。

3. 高校翻译人才培养现状与挑战

3.1 高校翻译人才培养现状

当前，高校翻译人才培养模式仍以传统的语言技能和翻译技巧训练为主，课程设置偏重理论教学，实践环节相对薄弱。这种模式在人工智能时代面临诸多挑战。

国内某些高校增设了“机器翻译与本地化”、“语言智能处理”、“翻译技术与管理”等交叉学科方向，例如北京外国语大学、上海外国语大学等开设的“人工智能与翻译”课程模块。自 2007 年翻译硕士专业学位（MTI）设立以来，全国培养单位已从最初的 15 所发展到 2024年的 316+55 家，培养规模显著扩大。部分院校通过增加 MTI（翻译硕士）招生名额响应市场需求，据中国翻译协会数据，2022 年全国 MTI 招生人数较 2015 年增长约 40%。一些理工科院校（如华南理工大学）依托计算机学科优势开设了“语言信息工程”等复合型专业。高校翻译人才培养模式逐渐多样化，包括面向高校的专业性翻译人才、面向企业的商务复合型翻译人才以及面向外交活动的应用型翻译人才等。

不仅如此，人才的培养层次与模式也在多元化。首先，高校逐渐重视翻译实践教学，通过校企合作、翻译实景训练等方式，提升学生的实践能力。微专业与认证体系不断兴起，高校推出“翻译技术工程师”微学位（如浙江大学），或与 Lionbridge、TransPerfect 等企业联合认证。其次，高校已在开展跨学科联合培养项目，出现“翻译 + 计算机科学”双学位项目，例如西安交大与阿里合作培养懂算法的翻译人才。部分高校如四川外国语大学已获得翻译专业博士学位授权点（DTI），标志着翻译学科建设的进一步深化。同时，高校积极推动“外语+”理念，融合经济学、法学、国际关系等多学科，打造复合型学科体系。

随着科技的发展，教育资源日益丰富。教育部“翻译技术虚拟教研室”项目联动全国60 所高校共享 AI 教学资源。智能化教学工具不断普及，如辅助写作批改、口译实验室引入AI 模拟客户系统等。随着评价体系与就业导向不断变革，人才标准也在迭代。如上海中高级口译认证加入了技术工具应用评估。就业培养目标从传统译员转向包括 AI 训练师（标注双语数据）、本地化项目经理、多语言产品经理等新岗位。这种培养形式上的扩张不仅是数量上的增长，更是培养范式从“语言转换”向“技术驾驭能力”的根本转型，反映出教育系统对“人机共生”新业态的主动适应。

3.2 高校翻译人才培养面临的挑战

首先，培养目标与社会需求脱节。当前翻译人才培养目标与社会需求存在脱节，课程体系不合理，实践教学体系不落地，导致学生双语能力不足，难以满足市场对实战型语言服务人才的需求。市场需求的结构在变化，机器翻译已能高效处理标准化文本，导致低端笔译市场需求锐减。目前高端市场更需“翻译 + 技术 / 专业”的复合型人才（如本地化工程师、AI训练师），但高校培养仍以通用型翻译为主，专业细分不足。其次，国内师资力量与指导能力不足。部分高校翻译师资力量薄弱，导师指导能力不足；传统教学技能侧重教师在课堂讲授、板书设计、教材讲解等方面的能力表现。而在人工智能环境下，教学场景与要求发生了巨大变化，教师需掌握一系列全新的教学技能以适应智能化教学需求。[3] 传统翻译教师缺乏AI 工具实操经验，难以指导学生适应技术化工作流程，也较难适应翻译技术的快速发展和行业需求的变化。传统教学技能侧重教师在课堂讲授、板书设计、教材讲解等方面的能力表现。而在人工智能环境下，教学场景与要求发生了巨大变化，教师需掌握一系列全新的教学技能以适应智能化教学需求欧盟高校已普遍将“翻译技术”设为必修课，而国内仅 30% 的院校开设类似课程（据 2024 年《全国翻译专业资格（水平）考试（CATTI）教育联盟报告》）。国内多数高校课程仍以语言技能为核心，AI 相关课程（如语料库技术、NLP 基础）仅作为选修，课程内容滞后，学生技术素养不足。另外，就业压力矛盾也在加剧。根据教育部 2023 年高校毕业生就业质量年度报告，外语类专业的整体就业率下降趋势明显，尤其传统语言院校（如北京外国语大学、上海外国语大学）的翻译硕士就业率较 2020 年下降约 10-15% 。高校培养方案也存在同质化现象，90% 院校的培养方案趋同，未结合区域特色（如跨境电商、中医药翻译等），导致人才竞争力不足。

综上所述，高校翻译人才培养在规模与学科建设上取得了显著进展，但仍面临培养目标与社会需求脱节、师资力量不足、技术变革等挑战。高校亟需改革现有的人才培养模式，以适应翻译行业的新需求，培养具备技术素养、专业能力和实践经验的复合型翻译人才。

4. 人工智能时代高校翻译人才培养模式的构建

为应对人工智能时代的挑战，本研究提出构建“技术 + 专业 + 实践”三位一体的高校翻译人才培养模式。翻译作为一门偏重“职业性”和“实践性”的学科，更看重学生的实践能力。[10] 本模式将结合课内教学与课外实践，从技术素养培养、专业技能提升以及实践能力强化三个方面去探索与构建适应新时代发展的教学方案。

首先，在技术素养培养体系建构方面，应将机器翻译原理、计算机辅助翻译工具使用、语料库技术等纳入课程体系。通过课程体系优化，将机器翻译原理、计算机辅助翻译工具使用、语料库技术、本地化工程等纳入课程体系，提升学生的技术应用能力。并且通过开设《计算机辅助翻译》、《语料库与翻译》、《本地化与国际化》等基础课程，让学生了解人工智能时代下机器翻译本身的优势和劣势，深入探讨分析机器翻译与人工翻译的差别与差距。各高校可搭建翻译技术实验室，配备主流计算机辅助翻译软件、语料库管理工具等，在教师带领下，使学生在课堂上学习并熟悉使用机器翻译，并在机器翻译完成后进行人工校对。特别需要强调的是，通过对比分析神经机器翻译与人工翻译的认知差异，引导学生建立“技术辅助 - 人工主导”的协作意识，培养其技术批判性应用能力。合理运用“人工翻译为主，机器翻译为辅”的理念，培养新时代下的高效学习方式，为学生未来的发展道路以及就业规划奠定基石。

在专业能力提升方面，增设并强化各类专业领域知识的学习课程。参照欧盟 EMT（欧洲翻译硕士）能力框架，实施“外语 + 专业 + 技术”的课程融合改革。在纵向维度，开设法律、医学、金融等学科翻译课程，构建模块化专业选修群；在横向维度，设置《跨文化传播》、《技术文档写作》等交叉课程，强化学生的领域知识迁移能力。开设计算机辅助翻译、术语库、本地化、译前编辑、译后审校等语言技术类课程和排版、文本分析、信息检索等信息技术类课程，鼓励学生使用语料库和 Trados、MemoQ、Déjà Vu 等翻译工具进行辅助翻译。[9] 教学实践中，建议采用案例教学法与翻转课堂模式，培养学生专业术语管理与行业规范应用能力。以培养适应新时代发展的具备“一门外语 +X”专业知识的复合人才为目标，而非单一的语言人才。同时，加强跨文化交际能力的培养，提高学生的文化敏感度和沟通能力。此外，应注重培养学生的批判性思维和创新能力，以适应人工智能时代对高端翻译人才的需求。

参考文献：

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[2] 林洁， 黄丽娜， 黎秋玲， 等. 人工智能时代，什么样的人才更吃香？[N]. 羊城晚报 ， 2025-03-05（A03）.

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[6]王清荧， 孝红波. 人工智能背景下机器翻译对MTI 教学的影响与启示[J]. 英语广场 ， 2025， （04）： 112-115. DOI：10.16723/j.cnki.yygc.2025.04.020.

[7] 胡悦 . 人工智能时代下高校会计专业人才培养模式改革研究 [J]. 华东科技 ，2024（06）： 107-109.

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[9]丁大琴 ， 刘慧 . 基于人工智能新技术改革创新传统的翻译人才培养模式 [J]. 安徽理工大学学报 （ 社会科学版 ），2022，24（02）：99-103.

[10]张永泽，于广琮 . 构建以项目为依托的专业学位研究生培养模式 [J]. 江苏高教，2017（4）：71-73.

[11]耿芳 ， 胡健 . 人工智能辅助译后编辑新方向一基于 ChatGPT 的翻译实例研究 [J].中国外语 ，2023，（3）：41-47.

[12]戴光荣， 王晨谕. 我国应用翻译研究发展及展望： 基于历届全国研讨会的分析[J].上海翻译 ，2024，（1）：7-13.」

基金项目：本文为 2024 年湖南省大学生创新训练计划项目“人工智能时代下的高校翻译人才培养模式研究”阶段性研究成果（项目编号：Y12653202407）。

作者简介：唐亚辉（2002-），女，2022 级英语2 班学生。李茵（2004-），女2022 级国贸2 班学生。张宁（2004），女2022 级计算机科学与技术3 班学生。