大数据时代的大学英语翻译教学模式重构

大数据时代的大学英语翻译教学模式重构

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1、大数据时代的大学英语翻译教学模式重纖媛桂林理工大学外国语学院大数据时代的到来给各行业各领域带来了机遇。当下教育大数据也逐渐深入到教学的各个阶段。FI前大学英语教学改革正在进行,本文主要探宂大数据时代背景下大学英语翻译教学模式重构问题,为提高大学英语翻译教学水平和学生的外语综合素质提供指导。关键词:大数据;英语;翻译;教学;重构;在大数据的时代背景下,信息技术能够跟踪、记录学生在线活动的全部情况。我们不再满足于知道是什么,我们会內更深层次研究因果关系,分析数据背后的价值,分析学生的学习风格、学习行为和学习策略。大数据时代背景下的创新型外语人才应该具有良好的语言基本功,极强的专业知识结构,创新思维

2、能力和分析问题解决问题的实际能力。在大数据时代背景下,通过信息跟踪,教师及时调整教学策略,提高学生的学习兴趣,激发学生的主体能动性,以提高学生的外语素质,探索大学生外语素质培养新模式。本文从我国大学英语翻译教学所面临的问题入手,分析并结合大数据时代的特点,探讨大数据时代背景下的大学英语翻译教学模式重构问题。一、传统翻译教学模式存在的问题长期以来,受各种技术条件的限制,传统的翻译教学模式存在一些问题,主要有以下五个方面:(一)师生间即时互动较少。翻译属于语言的输出,翻译技能与写作技能一样属于输出技能,在语言学习过程的输出阶段,现代英语教学特别注重师生互动。传统的大学英语翻译教学课堂中,教师占绝对

3、主异地位,是学生获得翻译知识和翻译技能的主耍来源。教师是知识的传授者,全面掌控学生的学习内容、学习进度和学习方式,学生则居于被动地位,导致学生对课堂活动参与不深,缺乏学习的主动性,缺乏对翻译的兴趣。(二)学生之间交流受限。传统的翻译教学基本还是涂鸦式教学,除前而所言的师生间交流互动较少,学生之间的互动也比较少,对于同一篇翻译原文,不同的学生可能有不同的译法,翻译出的作品也会有高低之分。但是传统的翻译教学受课堂教学时间和硬件条件的限制,无法将学生的翻译想法或作品及吋地反映和呈现出来,由于学生彼此间不知道、不了解同伴的想法,自然无法交流学习心得、讨论翻译过程屮的难点并共同解决,也无法从他人的翻译作

4、品中获益。(三)缺乏翻译辅助手段。在传统的翻译技巧教学中,学生在实战阶段,可使用的翻译辅助手段只有词典,缺少语料库、在线翻译软件等工具的帮助,这在一定程度上会降低学生的翻译效率,尤其是科技、经贸领域的专业名词,已形成固定译法,无需学生在翻译过程中绞尽脑汁地考虑如何去译。若不使用相关语料库和翻译软件,不仅会浪费时间、降低翻译效率,还会影响翻译的质量。(四)作业评价与反馈不及时。在翻译教学过程中,教师对学生翻译作品的指点十分重要,其至可以说,教师对其作业的评价与反馈比课堂上的翻译技巧讲授更重要。学生的翻译作品直接反映了学生对翻译技巧的理解、掌握与运用程度。传统的翻译教学一般注重教师课堂讲授翻译技巧

5、,学生在课外完成的翻译作业量较大,教师很难给予学生及时的评价和反馈,难免导致学生因得不到老师对其作业的肯定而挫伤了积极性,同时也难以及时指出作业中翻译不到位,技巧运用不得当的地方,影响了学生翻译水平的提高。(五)学生自主学习条件不足。翻译技能的自主学习与其他技能的自主学习相比更需耍大数据和网络支持。传统的翻译自主学习条件较差,主要依赖词典与文献资源,效率较低、资源欠丰富,这在一定程度上会影响学生的自主学习性。二、大数据时代的特点2013年11月10日,马化腾在深圳举行的腾讯“WE大会”中提到,数据将会成为一种资源。麦肯锡集团2011年的报告研制出,现代社会的经济生活离不开数据。(Manyika

6、etal,2011)人类已经进入了大数据时代。(维克托麦尔一舍恩伯格等,2012)对于英语教学者而言,大数据时代的持点尤其引人注目。(一)用户既使用数据也生产数据。在大数据时代,互联网用户既利用网络资源获取个人所需信息,检索资料,筛选分析,即大数据的使用者,也成为数据的生产者,例如百度等各大搜索引擎会根据我们的历史浏览记泶推送我们可能感兴趣的领域或方向,最典型的还有淘宝等购物软件,也具有强大的记忆推测能力,可以根据消费者常逛的店家或者常搜索的商品类型频繁推荐消费者可能感兴趣的商品。因此,用户在使用数据之时也同时在生产信息,生产数据,这种“一箭双雕”的行为不仅提高了信息生产的速度,而II还提高了

7、信息供给的精准性和针对性,从某种程度上说,也大大提高了社会生产效率和运行成本。(二)数据共享与合作产出更多数据。在网络互联的今天,开放、合作、共赢是各领域的共识,信息就是资源,就是前景与商机,在当今全民用网,无处没有网的时代,信息的整合与多维分析就显得尤为重要。世界本来就充满着联系,事事冇联系,吋吋冇联系,网络联结者不同领域的人们,思维的碰撞,业务的交集与合作碰撞出更多的数据,数据即资源,即可产生

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