Учебное проектирование курса «Деловой устный перевод в русско-китайской языковой комбинации» в эпоху искусственного интеллекта — на примере обучения с помощью ChatGPT

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Появление ChatGPT открывает новые возможности для совершенствования методики преподавания делового устного перевода, особенно в такой сложной языковой комбинации, как русско-китайская. Несмотря на значительный прогресс в области машинного перевода, роль человека-переводчика остается незаменимой, особенно в сфере устного делового перевода, где требуется глубокое понимание культурного контекста и особенностей межкультурной коммуникации. В этой связи возникает необходимость разработки новых подходов к обучению переводчиков, которые позволят эффективно интегрировать возможности искусственного интеллекта в образовательный процесс при сохранении фокуса на развитии профессиональных компетенций обучающихся. В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта и их интеграции в образовательный процесс особую актуальность приобретает вопрос эффективного использования современных цифровых инструментов в подготовке профессиональных переводчиков. Предметом исследования выступает методика интеграции искусственного интеллекта в процесс обучения деловому устному переводу.   Методология исследования основана на комплексном применении качественных и количественных методов, включая лонгитюдное наблюдение, глубинные интервью с экспертами и статистический анализ результатов обучения. Научная новизна исследования заключается в разработке инновационной методики обучения деловому устному переводу в русско-китайской языковой комбинации с интеграцией технологий искусственного интеллекта. Впервые предложен комплексный подход к использованию ChatGPT как многофункционального инструмента в образовательном процессе, включающий систему специально разработанных упражнений и методов оценки переводческих компетенций. Разработана оригинальная модульная структура курса, объединяющая традиционные методы обучения с возможностями искусственного интеллекта для создания аутентичных ситуаций делового общения. Создана уникальная методика проектирования учебных заданий с применением ChatGPT, основанная на принципе постепенного усложнения материала и учитывающая специфику русско-китайской деловой коммуникации. Эмпирически доказана эффективность разработанного подхода через систему лонгитюдного наблюдения и статистического анализа результатов обучения.Результаты исследования демонстрируют значительное повышение эффективности образовательного процесса при использовании разработанной методики, что подтверждается статистическими данными и положительной обратной связью от участников образовательного процесса.

Об авторах

Жуйин Юе

Ляонинский институт внешней торговли и экономики

Email: alina_yueruiying@mail.ru
преподаватель; институт иностранных языков;

Список литературы

  1. Бакулев, Г. П. Новые типы заданий по переводу в эпоху искусственного интеллекта / Г. П. Бакулев, Н. Г. Григорьева // Иностранный язык в профессиональной сфере: педагогика, лингвистика, межкультурная коммуникация : Сборник материалов Межвузовской научно-практической конференции. В 3-х частях, Москва, 18–20 октября 2021 года / Под редакцией Е.В. Николаевой. Том Часть 1. – Москва: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство)", 2022. – С. 12-18.
  2. Ван, Т. Разработка занятия «устный перевод» в контексте развития искусственного интеллекта (на примере Ланьчжоуского университета) / Т. Ван, Я. Сяо // Русский язык в современном Китае : Материалы Х Международной научно-практической конференции, Чита, 21 апреля 2023 года. – Чита: Забайкальский государственный университет, 2023. – С. 100-104.
  3. Ионина, А. А. Искусственный интеллект (chatgpt): проблемы и вызовы / А. А. Ионина // Три "Л" в парадигме современного гуманитарного знания: лингвистика, литературоведение, лингводидактика : Сборник научных статей Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 23 ноября 2023 года. – Москва: ООО "Языки Народов Мира", 2024. – С. 39-44.
  4. Лосева, С. А. Перевод и искусственный интеллект: проблемы и пути развития / С. А. Лосева // Межкультурная коммуникация и профессионально ориентированное обучение иностранным языкам = Міжкультурная камунікацыя і прафесійна арыентаванае навучанне замежным мовам : Материалы XVI Международной научной конференции, посвященной 101-й годовщине образования Белорусского государственного университета, Минск, 27 октября 2022 года. – Минск: Белорусский государственный университет, 2022. – С. 162-168.
  5. Лю, Ц. Прошлое, настоящее и будущее машинного перевода в Китае / Ц. Лю // Вестник Московского университета. Серия 22: Теория перевода. – 2020. – № 3. – С. 47-59.
  6. Саенко, Е. С. ChatGPT как инновационный инструмент обучения иностранному языку / Е. С. Саенко // Диалог языков и культур в современном образовательном пространстве : материалы VI национальной научно-практической конференции, Воронеж, 27 мая 2024 года. – Воронеж: Воронежский государственный аграрный университет им. Императора Петра I, 2024. – С. 62-64.
  7. Смирных, О. Д. Использование программ машинного перевода в обучении иностранным языкам / О. Д. Смирных, В. Б. Колычева, Н. В. Казаченкова // Тенденции развития науки и образования. – 2024. – № 107-2. – С. 55-60. – doi: 10.18411/trnio-03-2024-70.
  8. Снежицкая, Д. И. Устный перевод в цифровую эпоху / Д. И. Снежицкая // Гуманитарное знание и современные технологии: стратегии, практики, перспективы : 7-й молодежный конвент УрФУ : материалы международной конференции, Екатеринбург, 23–25 марта 2023 года. – Екатеринбург: Уральский государственный педагогический университет, 2023. – С. 127-129.
  9. Стефанова, Е. В. Обучение синхронному переводу: задействование суперструктуры в ии-инструменте chatgpt / Е. В. Стефанова // Язык. Культура. Коммуникация. – 2023. – № 24. – С. 346-354.
  10. Ся, М. К вопросу о формировании компетенций будущих переводчиков в эпоху искусственного интеллекта / М. Ся // Вестник Московского университета. Серия 22: Теория перевода. – 2021. – № 2. – С. 127-137.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).