ВПРОВАДЖЕННЯ ІНСТРУМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ У СФЕРУ НАВЧАННЯ ПИСЬМОВОГО ПЕРЕКЛАДУ
DOI:
https://doi.org/10.31861/gph2025.855-856.106-115Ключові слова:
штучний інтелект (ШІ), інструменти комп’ютерної підтримки перекладу (CAT), генеративні застосунки ШІ, цифрова педагогіка, фаховий переклад, німецька мова для агрономів, методика навчання письмового перекладу, українська мова, Ukrainian languageАнотація
Стаття присвячена дослідженню методів упровадження інструментів штучного інтелекту (ШІ) у процес навчання письмового перекладу наукових і фахових текстів аграрного спрямування. У центрі дослідження – аналіз того, як цифрові технології, зокрема програми перекладу на основі ШІ та системи комп’ютерної підтримки перекладу (CAT), можуть сприяти розвитку перекладацької компетентності у студентів закладів вищої освіти. Метою роботи є оцінювання ефективності, доцільності та педагогічного потенціалу інтеграції таких інструментів у навчальні курси з письмового перекладу, а також виявлення труднощів і обмежень, що супроводжують їх використання.
Об’єктом дослідження є процес навчання письмового перекладу у закладах вищої освіти в умовах цифрової трансформації освітнього середовища. Предметом дослідження виступає використання програм перекладу, заснованих на штучному інтелекті, інструментів CAT та генеративних застосунків ШІ, таких, як системи машинного перекладу, управління термінологією та великі мовні моделі – у професійній підготовці майбутніх перекладачів і фахівців аграрної галузі. Особливу увагу приділено перекладу німецькомовних науково-технічних текстів із тематики агрономії, тваринництва та природокористування українською мовою.
У роботі проаналізовано методичні підходи до інтеграції технологій штучного інтелекту в освітню практику, наголошено на необхідності збереження балансу між розвитком людської перекладацької компетентності та автоматизованою підтримкою. Результати дослідження показують, що вдумливе поєднання традиційних методів навчання з сучасними інструментами ШІ сприяє підвищенню точності перекладу, швидкості виконання завдань і мотивації студентів, що, у свою чергу, підвищує загальну ефективність професійної мовної підготовки.
Завантажити
Посилання
Denysiuk, I. O. (2005). Literary and Translation Studies Works. Lviv: Lviv University Publishing House. 412 p.
Kyiak, T. R., Naumenko, A. M., & Ohui, O. D. (2008). Translation Studies (German-Ukrainian Direction): Textbook. Kyiv: Kyiv University Publishing and Printing Center. 543 p.
Kochur, H. P. (2008). Literary Translation Studies (ed. M. Moskalenko). Kyiv: Smoloskyp. 472 p.
Naumenko, A. M. (2005). Modern Problems of Translation Studies. Kyiv: Akademiia. 208 p.
Rudyk, I. A., Bushtruk, M. V., Starostenko, I. S., Stavetska, R. V., Ponomarenko, I. V., Tkachenko, S. V., & Danylenko, V. P. (2009). Breeding of Farm Animals / Ed. by I. A. Rudyk. Kyiv: Nauka. 339 p.
Skrypnyk, S. A. (2022). The Role of Artificial Intelligence in the Formation of Students’ Translation Skills. Higher Education of Ukraine.
Sukhomlynska, O. V. (2023). Digital Transformation of Higher Education: Trends, Challenges, and Prospects. Pedagogical Sciences.
Bowker, L., & Fisher, D. (2010). Computer-Assisted Translation Technology: A Practical Introduction.
Brenda. (2019). AI Translators: The Future of Language Learning? OxfordHouse. URL: https://oxford housebcn.com/en/artificial-intelligence-translators-the-future-of-language-learning/
Dai, Y., & Wu, Z. (2023). Mobile-based pronunciation learning with peer feedback and/or automatic speech recognition: a mixed-methods study. Computer Assisted Language Learning, 36(5-6), 861–884. https://doi.org/10.1080/09588221.2021.1952272
Gaspari, F., Toral, A., & Way, A. (2015). A survey of machine translation skills: insights for translation technology education.
Hellmich, E., & Vinall, K. (2021). Foreign language teachers' views on machine translation: Ecological insights as a guide for research and practice. International Journal of Computer-Assisted Language Learning and Teaching, 11(4), 1–18. https://doi.org/10.4018/IJCALLT.2021100101
Jiang, K., & Lu, X. (2021). Integration of machine translation and human translation in the era of artificial intelligence: Challenges and opportunities. In M. Atiquzzaman, N. Yen, & Z. Xu (Eds.), Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City (pp. 1397–1405). BDCPS 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing (Vol. 1303). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-33-4572-0_202
Kiraly D. (2016). Beyond Training: Realities of Translator Education.
Kiraly, D. (2016). Beyond the static competence block in translator training. In D. Kiraly (Ed.), Towards authentic experiential learning in translator education (pp. 109–124). Routledge.
Marais, K., & Meylaerts, R. (Eds.). (2018). Complexity thinking in translation studies: Methodological considerations (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/ 9780203702017
Massey, G. (2018). Translator competence(s) for the 21st century: Educational and professional perspectives. Guest lecture, Department of Translation, Interpreting and Communication, Ghent University. URL: http://dx.doi.org/10.13140/RG. 2.2.28306.30400
McKay, H., Griffiths, N., Taylor, P., Damoulas, T., & Xu, Z. (2020). Bidirectional online transfer learning: a conceptual framework. Annals of Telecommunications, 75, 523–547. https://doi.org/10.1007/s12243-020-00776-1
Nilsson, N. J. (2010). The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements. CUP.
Popel, M., Tomkova, M., Tomek, J., Kaiser, Ł., Uszkoreit, J., Bojar, O., & Žabokrtský, Z. (2020). Transforming machine translation: a deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals. Nature Communications, 11. https://doi.org/10.1038/s41467-020-18073-9
Ramos F.P. (2015). Quality assurance in legal translation: Evaluating process, competence and product in the pursuit of adequacy. International Journal for the Semiotics of Law-Revue internationale de S´emiotique juridique. Volume 28. pp. 11-30.
Rebolledo Font de la Vall, R., & González Araya, F. (2023). Investigation of the advantages and challenges of AI language learning tools. International Journal of Social Sciences and Humanities Invention, 10(01), 7569–7576. https://doi.org/10.18535/ijsshi/v10i01.02
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Wang, Y. (2023). Artificial intelligence technologies in university English language teaching. Journal of Psycholinguistic Research, 52, 1525–1544. https://doi.org/10.1007/s10936-023-09960-5
Woo, J. H., & Choi, H. (2021). Systematic review of AI-based language learning tools. Computers and Society. Cornell University. https://doi.org/10.9728/dcs.2021.22.11.1783
Zhao, X., & Jiang, Y. (2021). Synchronous improvement of multi-user English translation ability using AI. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 31(04), 1-16. https://doi.org/10.1142/S0218213022400073
