数据驱动学习模式下会展翻译教学探索

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1、数据驱动学习模式下会展翻译教学探索梁爽重庆第二师范学院外国语言文学学院摘要：数据驱动学习是一种基于语料库数据的外语学习方法，给会展翻译教学带来了新的突破。网络搜索和单语语料库与会展翻译教学相结合，是一个鲜有人探索的领域。在课堂上利用免费获取的英语单语语料库COCA和BNC以及规模庞大的Wikipedia,能改变会展翻译的传统教学模式，为各种翻译课程的改革提供参考。关键词：数据驱动学习；单语语料库;会展翻译教学;作者简介：梁爽(1983—),女，重庆市人，讲师，研究方向:翻译理论与教学。收稿日期:2016-11-16基金：重庆第二师范

2、学院教改项目“本科职业翻译能力研究与实践”(JG2016224)Received：2016-11-16一、引言按照《翻译专业本科教学质量标准》，翻译专业旨在培养能够胜任多领域工作任务的通用型翻译专业人才。从翻译市场需求的实际情况来看，翻译从业人员大多从事商务等非文学领域的翻译工作。因此，为了适应新形势的需要，翻译专业教学应该转向“英语翻译+专业知识”的高素质通用型人才培养模式。中国政府大力推进“走出去”“引进来”的战略方针，会展行业也迎来了蓬勃发展。“会展活动是人类社会、经济、文化交流发展到一定阶段的产物。”[1]中国己成为全球发展

3、最快的新兴会展市场之一。会展经济要进一步发展，翻译的作用就绝不容忽视。因此“会展翻译”课程的开设符合翻译专业的培养目标，迎合了新形势下培养通用型翻译人才的需求。虽然目前有不少高校的本科翻译专业也开设了会展翻译类板块课程，但是这些课程仍然采用传统翻译教学方法，教学效果不佳，培养的人才实际翻译工作能力不强，并不能有效地达到翻译专业的培养目标。⑵当今世界，随着大数据时代的到来，数据已经渗透到各行各业，如何有效地利用数据驱动学生进行翻译实践和反思，实现“启发式”“探索式”教学与学习,这是目前翻译专业教师们亟待思索的重要问题。二、本科翻译专业

4、课程教学面临的问题和前景20世纪80年代以来，全国高校顺应形势，纷纷开设翻译课程，并逐渐形成了“教师理论讲授+举例分析，学生翻译练习+教师评述”的传统翻译教学模式。这种传统的教学模式培养了一大批优秀翻译人才，但是随着社会分工日益细化，信息技术迅速发展，知识爆炸性增长，传统的教学模式已然不能适应新形势的而妥。穆雷指出：“中国的笔译教学比较混乱，缺少系统合理的教学手段，教师之间也缺乏交流沟通，其结果是翻译教学效率低下，一些原本应该提高翻译能力的课程被上成了熟练语言能力的后续课程，教师疲惫不堪却收效甚微，学生也觉得兴趣不大……”教学手段不

5、合理、缺乏系统性，是传统教学模式的一大问题,除此之外，传统翻译课堂节奏缓慢，知识容量少，以教师为中心，学牛被动学习，这在如“会展翻译”这类翻译专业笔译板块课程上体现得尤为突岀。Johns指出："数据驱动学习”（Data-DrivenLearning,以下简称DDL）会引起师生之间传统角色的变化，教师成为研究指导者和合作者，不再是知识的传授者了。”如此一来，学生就成为翻译课堂中的研究者，“在自主研究所提供的语言数据中分析现象，找到规律，而不是一味去模仿前人的翻译”垃1。对于“会展翻译”课程而言，课堂教学呈现岀复合型的知识结构和技能训练

6、结构，既要涉及翻译技能的提高，又要涉及行业知识，单靠教师讲授和课堂练习远远不能满足教学的需要，很难达到教学目标。因此，学生通过海量的语言数据进行研究，总结经验并找岀规律，在“启发”和“探究”中学习，会取得更大的成效。三、语料库数据驱动（-）数据驱动学习理论数据驱动学习（DDL）是一种基于语料库数据的外语学习方法，自TimJohns于1991年提出以来，就引起了国内外教育研究者的广泛关注，给传统的语言教学方法带来了巨大的冲击。根据该理论，“语言教师的任务是为学习者提供语境,让他们能够形成发现式学习的策略，学会自主学习”。回学习者逐渐变

7、成研究者，通过观察大量的语料库数据，归纳总结语言的使用规律，自行发现词语搭配现象、语法规则、语用特征和文本风格，而教师则化身为学生学习的合作者及引导者，激发学生的学习兴趣，促进学生的“探索式”与“发现式”自主学习。（二）语料库与翻译教学虽然数据驱动学习最开始应用于外语教学，但是近年來随着机读语料库的迅猛发展，翻译教学的应用模式得到了极大的改变。Bernardini建议，翻译教学应辅以平行语料库检索，使翻译专业学生形成一种翻译的“意识”、“反射”和“应变”,这些技能“使专业译员有别于那些不熟练的业余爱好者”o[7-8]语料库极人地扩展

8、了语言素材，克服了教师在实际翻译教学中岀现的知识储备不足和语料匮乏等问题，让学习者能够更加直观地获得真实自然的材料，带着问题到语料库中寻找答案，而不是通过教师自省式的总结得到单一的参考译文。Bowker指岀，词语索引工具在翻译中的主要