[摘要]数智时代背景下，生成式人工智能的崛起正深刻重塑翻译行业与翻译教学范式。本研究旨在探索人机协同翻译工作坊教学模式，构建了贯穿课前、课中、课后全流程的教学框架，并从学生、教师、技术层面展开详述。该模式强调课前利用AI工具进行术语处理和预翻译；课中通过小组协作与AI验证优化译稿；课后通过撰写反思日志实现能力内化。为期8周的教学行动研究表明，该模式显著提升了学生的翻译能力（尤其在专业术语处理与译文规范性方面）及AI工具运用能力，有效弥合了高校翻译教学与行业实践需求之间的差距。

　　[关键词]人机协同；翻译工作坊；教学模式；行动研究

　　1研究背景

　　数智时代，生成式人工智能浪潮正以前所未有的深度与广度重塑着本科生翻译教学的基本范式。大语言模型的出现，为翻译活动带来了颠覆性冲击，促使翻译行业快速迈入“人机协同”新阶段。《2024中国翻译行业发展报告》指出，有81.5%的翻译企业已经布局或有意愿布局大模型技术，要求译者具备人机协同翻译能力（中国翻译协会，2024）。

　　传统的翻译工作坊教学模式以“学生中心、过程导向、合作探究、真实任务”为核心理念，曾在翻译能力塑造和人才培养方面展现出巨大优势，然而，随着数智时代的到来，这一教学模式正面临着翻译效率偏低、技术融入不足、译文质量参差不齐等挑战。基于此，本研究旨在探索适配本科生认知特点的“人机协同翻译工作坊”创新模式，丰富技术赋能在翻译领域的研究，为翻译人才培养提供教学实践框架，助力学生成长为懂技术、善协作、有素养的复合型翻译人才。

　　2理论基础

　　人机协同是人与机器协调一致地朝着理想目标前进，实现有序发展的动态过程（杨艳霞等，2025）。人与机器并非替代关系，而是协作关系，二者通过优势互补突破单一主体的能力局限。机器的核心优势是高效性、稳定性、数据性，人类的核心优势是语境感知力、文化理解力、批判性思维，协同的关键是明确分工边界——让机器做人类不擅长或不愿做的机械性工作，让人类聚焦机器无法替代的高阶认知工作。生成式人工智能出现之后，人机协同的方式出现了新的变化，技术赋能角色逐渐从“支持智能”过渡到“增强智能”，再到“人机协同智能”（祝智庭等，2021）。

　　人机协同翻译是融合机器翻译与人工翻译的技术体系，通过知识管理系统实现人机双向互动协作。杨艳霞等（2025）提出的人机协同翻译素养框架是该领域的代表性成果，该框架将人机协同素养拆解为技术认知素养、协作实践素养、伦理判断素养三个维度，回应了AI如何融入翻译教学的核心问题。因此，本研究尝试在本科生翻译工作坊教学中引入人机协同翻译，以期提升本科生的翻译成果质量及AI工具运用能力。

　　3现状调查及分析

　　为准确掌握学生在人机协同方面的能力现状和提升需求，笔者对所教授的两个英语专业大三平行班学生（共76人）进行了问卷调查，旨在了解翻译工作坊实践中学生在语言与翻译能力提升、智能技术应用等方面的现状和需求。问卷调查结果如下：

　　3.1翻译的职业化需求无法满足

　　首先，部分学生反馈他们很少接触真实的行业翻译材料，翻译工作坊选用的文本以通用类（如新闻报道、文学节选）为主，涉及商务合同、技术手册等真实商务场景的文本不多；其次，学生对翻译工作坊的训练模块认知模糊，62.0%的学生表示并未接受术语管理、译文质量评估标准等方面的训练。这说明翻译工作坊仍停留在碎片化的语言能力训练层面，未能有效覆盖职业化所需的场景适配、技能储备，导致学生的课堂学习与职业实践存在明显断层。

　　3.2智能技术应用能力普遍欠缺

　　调查结果显示，学生对智能翻译相关工具的认知普遍不足，不清楚如何根据不同的翻译文本选择合适的AI工具。尽管有92.2%的学生表示使用过大语言模型辅助翻译，但其中大部分学生仅停留在直接生成译文层面，对于更高阶的人机协同翻译技能（如利用AI进行术语管理等）不太熟悉。此外，很多学生在译文风格适配优化、多版本译文对比分析方面的实践几乎空白。更值得关注的是，72.0%的学生在使用智能翻译工具中过度依赖AI，反映出学生严重缺乏规范意识与批判思维。

　　基于问卷调查结果，笔者以PACTE翻译能力模型为指导，从学生、教师、技术三个层面出发，重构翻译工作坊教学模式，并将其应用于教学实践。

　　4人机协同翻译工作坊教学模式构建

　　翻译教学应在倡导技术融合的同时逐渐打破教学环节的边界，使教学活动相互渗透、学生学习变得个性化、教师教学也更加精准化（李锡阳等，2024）。因此，本研究以PACTE翻译能力模型为指导，聚焦学生、教师、技术三个层面，创新地构建了人机协同翻译工作坊教学模式。

　　4.1学生层面

　　在翻译工作坊教学过程中，学生的学习过程可分为课前自主学习、课中合作学习、课后反思学习三个相互依存、相互促进的阶段。

　　课前自主学习阶段对于学生提升翻译能力尤其重要。课堂教学的成效与学生课前自主学习的效果息息相关（姜倩等，2018）。在这一阶段，学生以教师提前布置的任务（如商务合同条款翻译）为目标，在智能技术的辅助下，完成基础的认知铺垫（如背景知识学习、资料搜索、术语查证、通过词典学习生词等）。学生借助智能技术，以“自主初译+AI辅助优化”的方式进行预翻译，再将译文导入智能工具，通过输入提示词获取优化建议，并结合建议进行人工修订。修订过程中，学生需留下批注，并记录自己的反思与疑问，这能为课中合作学习锚定讨论焦点，避免课堂时间浪费在基础认知问题上。

　　高校及教师应当进一步强化学生在翻译课堂教学中的主体性地位，引导学生更多地开展合作学习和自主学习，并与教师的互动教学相配合（崇斌，2019）。课中合作学习以“小组协作+智能辅助”的方式展开，聚焦课前标注的疑难点，旨在深化学生的翻译决策与协作能力。该阶段的核心逻辑是AI提供工具支持，人类主导决策讨论。首先，学生在小组内分享自己的预翻译版本和批注。针对同一原文片段的不同译法，小组成员需要进行对比、分析和辩论。这一“协商”过程能促使学生跳出个人思维的局限，从不同视角审视翻译问题。例如，对于某个文化负载词，一位学生可能采用异化策略以保留原语文化色彩，而另一位学生可能主张采用归化策略以确保译入语读者能够理解。通过陈述理由、相互质疑，学生不仅深化了对特定翻译问题的理解，更锻炼了批判性思维与逻辑论证能力。教师在此过程中扮演“引导者”的角色，仅在小组陷入决策困境（如AI数据与文本语境冲突）时介入，引导学生思考技术工具的局限性，培养其人机协同决策能力。随后，各小组将讨论中无法解决的问题提交给教师，全班在教师的引导下进行深度研讨。教师的角色从知识的传授者转变为学习的引导者。教师通过提问、设疑、搭建“脚手架”等方式，引导学生关注被忽略的文本细节，引入相关的翻译理论（如功能对等理论、目的论等）作为分析依据，并分享职业译者的处理经验。

　　课后反思学习是实现学习成果内化的收尾阶段。在这一阶段，学生通过对敲定的译文进行复盘，撰写“人机协同翻译反思日志”，对比初稿与终稿的差异，并分析修改背后的理据；总结在本次任务中学到的核心技巧与知识（如术语管理、特定句式的处理方法）；评估自己在自主学习和合作学习中的表现（如资料检索是否全面、小组讨论中的贡献如何）；明确未来需要改进的方向。书面反思不仅有助于学生强化元认知能力，还能促使其将零散的实践经验上升为系统的、可迁移的翻译方法论。

　　4.2教师层面

　　翻译工作坊的教学活动应与学生的学习活动相对应，分为课前教学准备阶段、课中教学实施阶段、课后教学评价阶段。

　　在课前教学准备阶段，教师有双重任务：一是要精心遴选或创设基于真实交际目的的翻译项目，在其中自然嵌入诸如文化专有项、专业术语或特定文体等翻译难题，从而驱动学生综合运用双语子能力与语言外子能力。二是要引入专业语料库、术语管理平台、机器翻译系统（如YiCAT），并设计引导性任务单，指导学生有策略地利用这些工具进行信息检索与初稿生成。

　　在课中教学实施阶段，教师要充分利用课前生成的学情数据，营造高参与、高思辨的课堂氛围，重点锤炼学生的跨学科能力和译后编辑能力。教师通过分析学生课前提交的带有批注的预翻译文本，精准识别共性疑难问题，使教学内容更有针对性。当小组成员对翻译决策产生分歧时，教师要引导学生审视决策背后的理据，关联相关的翻译理论，并考量不同译文在功能实现上的差异。

　　在课后教学评价阶段，教师需建立一套多维度的形成性评价标准，全面考查学生在自主学习阶段的思考深度和工具使用的娴熟度、在合作学习中的贡献度和成果质量，以及反思日志所体现的认知提升程度；同时给予个性化反馈，对于策略能力见长的学生，可在反馈中鼓励其通过总结形成方法论；对于工具使用高效的学生，可邀请其分享经验，从而将评价结果转化为促进学生持续发展的动力，形成“教学—评估—反馈—发展”的闭环。

　　4.3技术层面

　　在教与学的全过程中，技术的应用变得多样化和个性化。教师可以依托智能技术进行系统的学情分析和教学管理；学生可以通过资源库、专业网站等学习背景知识、查证术语，也可以利用AI进行预翻译。技术融入翻译工作坊教学，不仅丰富了教学资源，也提升了教与学的智能化和个性化水平。技术层面的支撑主要体现在资源平台、协同翻译、智能评估上。

　　在课前自主学习阶段，学生可利用各种资源平台进行认知铺垫与预翻译，包括COCA、BNC等权威语料库以及各领域的专业数据库和知识图谱。这些资源平台支持深度的背景知识学习和表达校验，能确保译文的专业性与准确性。借助资源平台，教师即可根据教学目标合理选取翻译材料，进而提高课堂教学效率。

　　在课中合作学习阶段，学生可以在同一译文版本上进行实时批注、提出修改建议并进行版本比对。所有成员的思维痕迹（如选词理由、对AI译文的质疑）都能被完整记录，合作过程从“口耳相传”变成“有据可查”。这不仅提升了讨论效率，也将隐性的思辨过程显性化。教师可根据学生利用AI进行合作学习的思维痕迹，精准定位分歧的根源，从而进行有的放矢的引导。

　　在课后反思学习阶段，技术的价值在于为学生提供数据驱动的多元反馈。教师通过提示词引导智能平台自动生成的过程性数据（如学生的贡献度、批注的有效性等），为学生进行学习行为的自我评估提供依据。通过智能协同译后反思，学生能更系统地将零散的实践经验升华为可迁移的翻译方法论与协作经验，实现真正的元认知提升。对于教师来说，智能平台可以清晰地展示学生的学习历史和表现，助力其提供个性化的学习建议和拓展任务。

　　5教学实践与结果评估

　　5.1实践记录

　　本研究将此教学模式应用于南京某民办本科高校针对英语专业大三学生开设的汉英翻译课程中，开展了为期8周的行动研究，以验证此模式对本科生翻译能力、AI工具运用能力的影响。研究设置实验班和对照班（两个班在学期初测验中基础成绩一致），实验班采取人机协同翻译工作坊教学模式；对照班按照传统的翻译教学模式，无AI工具介入。

　　实验班在课前、课中、课后均融入了人机协同设计。课前阶段，教师通过在线平台发布翻译任务（如某科技公司扫地机器人说明书的英译），学生完成背景知识学习、术语整理及AI初译后，提交“初译稿+问题清单”，平均每位学生课前投入约60分钟，AI工具使用率达100%。课中阶段，小组通过“组内讨论+AI验证”优化译稿；教师针对AI难以解决的文化适配问题（如说明书中“家庭友好型设计”一词的译法）进行点拨；随后，学生修改优化译文，整理术语库。课后阶段，学生提交译文与个人反思报告，教师根据报告推送拓展任务，助力学生实现能力迁移。

　　对照班则采用传统翻译教学模式，课前仅发布翻译任务，学生依赖词典完成初译；课中重点关注译稿的语法正确性与表达流畅性，无工具使用指导；课后仅提交最终译稿，无过程记录与反思报告，评价聚焦人工翻译成果而非过程能力。

　　5.2结果评估

　　在学期末的标准化翻译测试中（文本类型包括新闻特写、科技产品说明书、文学片段节选），教师参照《翻译服务译文质量要求》（GB/T 19682-2005），从“准确性（40%）、流畅性（30%）、完整性（20%）、规范性（10%）”四个维度进行评分。结果显示，实验班的平均得分（82.6分）显著高于对照班（75.3分），其中专业文本翻译差距最大（差值为8.9分），体现了人机协同在专业术语处理方面的优势。

　　此外，本次行动研究随机选取了实验班的10名学生进行深度访谈，其中8名学生提及“AI工具减少了机械性翻译工作，使译者更专注于文化转换等核心环节”，2名学生指出“初期过度依赖AI，经老师引导后学会批判性验证”。上述反馈表明本次实践达成了PACTE翻译能力模型所强调的“策略能力”培养目标。

　　6结语

　　本研究基于生成式人工智能在翻译领域的最新研究成果，构建人机协同翻译工作坊教学模式，明确“课前以AI工具完成初译与术语预处理、课中小组协作与AI验证实现译稿优化、课后依托反思报告深化能力迁移”的闭环逻辑，为师生开展教与学提供了清晰的框架。教学行动研究证明，该模式能显著提升本科生翻译能力及AI工具运用能力；学生对教学模式的行业适配性认可度较高，认为其有效衔接了高校翻译教学与行业人机协作实践需求。未来研究将在此基础上进一步拓展，在更大范围内验证其普适性，并探究将主流语言服务企业的人机协同工作模式融入教学内容，提升学生职业适配力。

参考文献

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