课题申报书：基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

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基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式研究课题设计论证

研究现状：

目前，人工智能在口译领域的应用逐渐增多，如机器口译、远程口译等技术不断发展。国内外学者在这方面进行了诸多探索，如Kurz＆Katschinka（1988）进行的实证研究，将奥地利电视台播出的艺术节目中英语讲话者的内容现场同传为德语，并以字幕形式呈现。国内第一篇相关文献发表于2001年，李德俊讨论了虚拟教室在口译教学中的应用。

同时，复语型口译课堂也在不断探索新的教学模式。例如，中国石油大学（华东）外国语学院口译教学团队积极探索人机交互背景下口译人才的培养模式，从教学环境、教学内容、教学资源、教学过程、教学评价等方面进行创新。此外，一些高校借助社交媒体推行翻转课堂，提升口译教学效果。

然而，基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式研究还处于起步阶段。

选题意义：

随着全球化的发展，对复语型口译人才的需求不断增加。在国际会议、商务谈判、外交活动、学术交流等领域，复语型口译人才发挥着关键作用。

生成式人工智能为复语型口译课堂训练提供了新的机遇和挑战。例如，微软推出的AI口译员，不仅具备实时翻译能力，还能克隆用户声音，实现个性化语音输出。这为口译教学带来了新的思路和方法。

研究该课题有助于提高口译教学质量，培养适应时代需求的口译人才。通过探索创新的训练模式，可以更好地满足市场对口译人才的需求，促进跨语言交流的顺畅进行。

研究价值：

本课题的研究价值在于探索创新的口译课堂训练模式，为口译教育提供新的思路和方法。例如，人工智能翻译平台可以实现多种语言之间的自动翻译，为口译教学提供更多的资源和工具。

同时，也有助于推动人工智能与口译教育的深度融合，促进口译教育的信息化发展。如蔡振光教授指出，人工智能能够辅助教师，提升词汇、语法、阅读、写作、翻译/口译教学的效率和质量。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

构建基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式，旨在提高学生的口译能力和综合素质。通过整合生成式人工智能技术与复语型口译教学，为学生提供更加高效、个性化的学习体验。具体而言，该模式将帮助学生在不同语言环境下，快速准确地进行口译转换，提升语言理解和表达能力，同时培养学生的跨文化交际能力、批判性思维和团队合作精神。

2.研究内容

生成式人工智能在复语型口译课堂中的应用：探索如何将生成式人工智能技术融入复语型口译教学中。例如，利用自动语音翻译工具辅助学生进行多语种口译练习，提高翻译的准确性和效率。同时，引入人工智能翻译平台，为学生提供多种语言之间的自动翻译服务，丰富口译教学资源。

训练模式的设计与实施：设计适合复语型口译课堂的训练模式。包括全封闭训练、半封闭训练和开放性训练三种模式的结合运用。全封闭训练阶段，学生在特定场所集中进行口译技能的基础训练，借助人工智能技术进行听力、口语、笔记、演讲等方面的强化训练。半封闭训练期间，学生脱离正常工作一段时间，集中精力在特定场所进行口译训练，将传统的口译技能训练与新型口译模式相结合，如利用计算机辅助口译工作模式，纳入具备实时翻译、语音识别、语音合成等功能的辅助软件，提升训练效果。开放性训练则鼓励学生在日常生活中结合实际工作进行口译训练，通过自主选择音视频训练资源，实现训练分段录音、录音回放与自评等，提高学生的自律性和学习能力。

教学效果的评估：建立科学合理的教学效果评估体系。从准确度、流畅度、技巧、反应时间、正确率以及情感表达等多方面综合评估学生的口译能力。同时，将译员自我评价、同伴互动评价与教师辅助评价相结合，并应用计算机辅助口译训练工具辅助学习者开展自我评价。此外，通过对参与口译训练的各方进行调查和反馈，了解学生在不同训练阶段的表现和进步，及时调整训练模式和教学方法。

3.重要观点

生成式人工智能可以辅助复语型口译课堂训练，提高教学效率和质量，但不能完全替代教师的作用。人工智能技术在口译教学中具有诸多优势，如提供丰富的教学资源、实现多种语言的自动翻译、辅助学生进行自主学习和自我评价等。然而，人类译员在创造性、话语意图把握、言简意赅传译等方面仍具有明显优势。教师在口译教学中扮演着重要的引导者和组织者的角色，能够根据学生的实际情况制定个性化的教学计划，引导学生分析人工智能产出内容的质量，培养学生的情感和价值观，提升学生的道德判断力和社会责任感。因此，在基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式中，应充分发挥人工智能技术和教师的各自优势，实现两者的有机结合。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

生成式人工智能与复语型口译课堂的结合是当前口译教育领域的新探索。首先，对生成式人工智能和复语型口译课堂进行理论研究，