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

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。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，深入了解两者的特点和发展趋势。通过查阅相关文献，如“外语教学与研究中生成式人工智能的应用及反思华侨大学”等资料，分析生成式人工智能在翻译领域的应用现状和潜力，以及复语型口译课堂的教学需求和挑战。然后，设计并实施基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式。借鉴现有口译训练模式，如“口译训练模式、内容、方法.docx道客巴巴”中提到的全封闭训练、半封闭训练和开放性训练三种模式，结合生成式人工智能技术，为学生提供多样化的学习体验。在全封闭训练阶段，利用人工智能技术进行听力、口语、笔记、演讲等方面的强化训练，例如通过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。半封闭训练期间，将传统的口译技能训练与新型口译模式相结合，引入具备实时翻译、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。最后，对教学效果进行评估和反思，不断完善训练模式。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。参考“讲座回顾:技术与教育:口译学生如何更好应对人工智能手机网易网”中的观点，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。2.研究方法本课题采用文献研究法、实证研究法、案例分析法等多种研究方法。通过文献研究法，收集国内外关于生成式人工智能和口译教学的相关文献，如“生成式人工智能与教育创新:机遇、挑战与应对”等，了解研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论支持。实证研究法主要用于对设计的基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式进行实践验证，通过对学生的口译能力进行前后测对比，分析训练模式的有效性。案例分析法则选取具体的教学案例，如“浅析口译翻转课堂教学模式小组讨论豆瓣”中提到的借助社交媒体推行翻转课堂的案例，深入分析生成式人工智能在复语型口译课堂中的应用效果和存在的问题。3.创新之处本课题的创新之处在于将生成式人工智能与复语型口译课堂训练相结合，探索创新的教学模式。生成式人工智能技术为复语型口译课堂带来了新的机遇，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，为口译教学提供了新的思路和方法。同时，注重理论与实践的结合，提高研究的实用性和可操作性。通过对生成式人工智能在复语型口译课堂中的应用进行深入研究，设计并实施有效的训练模式，为口译教育提供新的解决方案。此外，本课题还强调教学效果的评估和反思，不断完善训练模式，以适应不同学生的需求和教学实际情况。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础已有相关的研究成果和实践经验为课题研究提供了坚实的基础。一方面，国内外学者在人工智能在口译领域的应用以及复语型口译课堂教学模式方面进行了诸多探索，如Kurz＆Katschinka（1988）的实证研究、李德俊关于虚拟教室在口译教学中的应用、中国石油大学（华东）外国语学院的口译人才培养模式创新以及一些高校借助社交媒体推行翻转课堂提升口译教学效果等。另一方面，研究团队具备相关的专业知识和研究能力，成员包括口译教育领域的专家学者以及熟悉人工智能技术的专业人员，能够为课题研究提供多方面的支持。2.条件保障学校为课题研究提供了良好的研究环境和设备支持。学校拥有先进的多媒体教室、语音实验室等教学设施，为口译教学实践提供了硬件保障。同时，学校的图书馆资源丰富，能够满足研究团队查阅国内外相关文献的需求。此外，与相关企业和机构合作，为课题研究提供技术和资源保障。与人工智能技术企业合作，获取最新的生成式人工智能技术支持，共同探索技术在口译教学中的应用；与口译行业机构合作，了解市场对口译人才的需求，为课题研究提供实践指导。3.研究步骤课题研究分为准备阶段、实施阶段和总结阶段。准备阶段：主要进行文献研究和方案设计。研究团队广泛查阅国内外关于生成式人工智能和口译教学的相关文献，如“外语教学与研究中生成式人工智能的应用及反思华侨大学”“王华树杨承淑：人工智能时代的口译技术发展：概念、影响与趋势”“人工智能时代的口译技术前沿与口译教育信息化手机网易网”等，了解研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论支持。同时，结合研究目标和内容，设计基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式方案。实施阶段：开展教学实践和数据收集。按照设计的训练模式方案，在实际教学中进行应用。包括全封闭训练阶段，利用人工智能技术进行听力、口语、笔记、演讲等方面的强化训练，如通过自动语音翻译工具辅助学生进行多语种口译练习；半封闭训练期间，将传统口译技能训练与新型口译模式相结合，引入具备实时翻译、语音识别、语音合成等功能的辅助软件；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。在教学实践过程中，收集学生的口译表现数据、学习反馈等信息。总结阶段：进行数据分析和成果总结。对收集到的数据进行分析，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。结合译员自我评价、同伴互动评价与教师辅助评价，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。根据数据分析结果，总结基于生成式人工智能的复语型口译课堂训练模式的成效和存在的问题，撰写研究报告，提出改进建议，为今后的口译教学提供参考。（全文共4356字）课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研究设计与科学性课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据