ФОРМИРОВАНИЕ НАВЫКОВ ПОСТРЕДАКЦИОННОГО МАШИННОГО ПЕРЕВОДА У БУДУЩИХ ПЕРЕВОДЧИКОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.24075261Аннотация
Статья посвящена теоретико-методологическому обоснованию формирования навыков постредактирования машинного перевода в профессиональной подготовке будущих переводчиков. На основе аналитического обзора исследований, посвящённых обучению постредактированию, оценке переводческого усилия и компетентностным требованиям к переводчикам, выделены содержательные компоненты соответствующих навыков, сформулированы педагогические принципы и предложена поэтапная модель обучения. Особое внимание уделено оценке смыслового соответствия, терминологической корректности, культурной адекватности и обоснованности редакторских решений. Выявлена необходимость сочетания работы со средствами искусственного интеллекта с формированием профессиональной экспертной оценки переводчика и навыков этичной работы с информацией. Предложенная модель имеет теоретическое обоснование, однако нуждается в дальнейшем экспериментальном тестировании.Ключевые слова
постредактирование, машинный перевод, искусственный интеллект, оценка качества переводаБиблиографические ссылки
1. O’Brien, S. (2002). Teaching post-editing: A proposal for course content. Proceedings of the 6th EAMT Workshop: Teaching Machine Translation. Manchester.
2. Koponen, M. (2016). Is machine translation post-editing worth the effort? A survey of research into post-editing and effort. The Journal of Specialised Translation, (25). https://doi.org/10.26034/cm.jostrans.2016.303
3. European Commission. EMT Competence Framework for the European Master’s in Translation. 2026. URL: https:// knowledge-centre-translation-interpretation.ec.europa.eu/sites/default/files/ckeditor5-files/emt_competence_ fwk_2026_en_0.pdf
4. Scarton, C., Forcada, M. L., Esplà-Gomis, M., & Specia, L. (2019). Estimating post-editing effort: A study on human judgements, task-based and reference-based metrics of MT quality. 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1910.06204. A study on human judgements.
5. Zouhar, V., Tamchyna, A., Popel, M., & Bojar, O. (2021). Neural Machine Translation Quality and Post-editing. 2021. URL: https:// arxiv.org/abs/2109.05016. https:// arxiv.org/abs/2109.
6. International Organization for Standardization. ISO 18587:2017. Translation services – Post-editing of machine translation output – Requirements. Geneva: ISO, 2017. AKTABGAÇA VA AKTAB TA’LIMI 13.00.00 Pedagogika fanlari 13.00.01 Pedagogika nazariyasi. Pedagogik ta’limotlar tarixi 13.00.02 Ta’lim va tarbiya nazariyasi va metodikasi (sohalar böyiça) 13.00.03 Maxsus pedagogika 13.00.04 Jismoniy tarbiya va sport maşğulotlari nazariyasi va metodikasi 13.00.05 Kasb-hunar ta’limi nazariyasi va metodikasi 13.00.06 Elektron ta’lim nazariyasi va metodikasi (ta’lim sohalari va bosqiçlari böyiça) 13.00.07 Ta’limda menejment 13.00.08 Maktabgaça ta’lim va tarbiya nazariyasi va metodikasi 13.00.09 Ijtimoiy pedagogika 07.00.00 Tarix fanlari 19.00.00 Psixologiya fanlari 01.00.00 Fizika-matematika fanlari 02.00.00 Kimyo fanlari 03.00.00 Biologiya fanlari 09.00.00 Falsafa fanlari 10.00.00 Filologiya fanlari 11.00.00 Geografiya fanlari AKTABGAÇA VA AKTAB TA’LIMI
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 «Maktabgacha va maktab ta’limi» jurnali
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Как цитировать
Страницы
Цитирование