引言

2022年11月ChatGPT发布以来，以大语言模型为代表的生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）技术迅速渗透翻译行业，引发了翻译实践模式与翻译人才培养范式的深刻变革。与以往基于规则或统计的机器翻译不同，GenAI不仅能够生成流畅度接近人类水平的译文，还能与用户进行交互对话、提供语境解释、完成译后润色等多层次任务，其功能定位已从“翻译工具”演进为“翻译协作者”。

这一变革对翻译人才培养提出了结构性挑战。长期以来，英语专业翻译教学的核心目标在于培养学生的双语转换能力、文化理解能力与文本处理能力——这些能力在GenAI时代并未失效，但已不再是充分条件。行业对翻译人才的需求正从“语言能力核心导向”向“译后编辑审定、跨文化沟通与技术应用能力三维驱动”转型。翻译技术能力，尤其是驾驭和评判GenAI工具的能力，正在成为新时代译者的核心竞争力之一。

然而，当前翻译教学在回应这一变革时仍存在明显滞后。一方面，技术类课程在英语专业课程体系中的比重偏低，且往往集中于高年级或研究生阶段；另一方面，现有教学研究多聚焦于“是否使用AI工具”而忽视“如何使用、如何评判、如何超越”的深层问题。尤其值得关注的是，大二年级——这一从基础语言训练向专业方向过渡的关键阶段——尚未被充分纳入翻译技术能力培养的研究视野。

基于上述问题意识，本文聚焦以下核心议题：在GenAI背景下，英语专业大二年级学生的翻译技术能力应如何界定？面向这一特定学段的培养路径应如何设计？研究通过梳理翻译技术能力的内涵演变，结合大二学生的认知发展特点与教学实践观察，尝试构建一套“认知—实践—反思”三阶递进的培养路径，以期为英语专业翻译教学改革提供参考。

一、翻译技术能力概念界定与理论框架

（一）翻译技术能力的内涵演变

翻译技术能力的概念随着翻译工具形态的演进而不断丰富。在计算机辅助翻译（CAT）主导的时代，翻译技术能力主要指对翻译记忆库、术语库等工具的操作技能，其核心特征是“工具辅助人译”。进入神经机器翻译（NMT）阶段，译后编辑能力成为新的能力维度，要求译者能够识别、修正机器译文的错误并优化表达。而GenAI的出现使这一能力谱系再次扩容：译者的任务不再仅仅是“修正错误译文”，而是要在与AI的协同对话中完成翻译决策——包括判断何时采纳AI建议、何时提出追问、何时推翻AI输出并重新构思。

有学者将这一转变概括为从“机器辅助”向“人机协同”的范式转换。在“人机协同”框架下，翻译技术能力不再是依附于语言能力的次级技能，而是一种需要独立培养且与语言能力相互嵌套的复合素养。

（二）GenAI背景下翻译技术能力的构成要素

综合当前学术讨论与教学实践观察，GenAI背景下的翻译技术能力至少包含以下三个维度：

第一，认知判断能力。这是翻译技术能力的核心层，指译者能够识别GenAI译文的优势与局限，判断哪些翻译决策可以借助AI完成、哪些必须由译者主导。研究表明，GenAI译文常常呈现“表面流畅但深层失准”的特征——句式通顺但文化信息淡化、术语规范但语境适配不足。例如，在文化类文本翻译中，GenAI可能将“布依族蜡染纹样”概括译为“batik art”，虽保留了工艺信息却丢失了纹样所承载的文化象征意义。缺乏认知判断能力的学习者容易被译文表面的流畅性误导，将“看似正确”的译文照单全收。

第二，技术操作与实践能力。这是翻译技术能力的外显层，包括提示工程（prompt engineering）、译后编辑、多工具协同使用等具体技能。值得注意的是，GenAI时代的技术操作已不同于传统的“按钮式”工具使用，而是要求译者掌握“与AI对话”的能力——能够通过精准的指令设计引导AI生成符合预期的译文，并在对话中不断修正和优化。

第三，批判性反思与伦理意识。这是翻译技术能力的监控层，指向译者在人机协同中的主体性与责任意识。GenAI的低使用门槛可能导致学习者的认知惰性——将翻译任务直接“外包”给AI而绕过自身的认知加工过程，从而损害翻译能力的自主发展。批判性反思要求译者始终保持对AI输出的审视态度，理解“为何选择”与“为何拒绝”，并在翻译决策中承担最终责任。

上述三个维度并非线性排列，而是相互嵌套的动态结构：认知判断引领技术操作，技术操作反哺认知判断，批判性反思贯穿全过程。

二、英语专业大二学生翻译技术能力培养的特殊性分析

将翻译技术能力培养置于大二年级语境中加以考察，需要理解这一学段的独特定位与潜在挑战。

（一）大二阶段作为“关键窗口期”

从课程序列来看，大二年级通常处于“基础语言能力初成、专业方向刚起步”的过渡阶段。多数院校的英语专业课程安排中，大一侧重基础语言训练（综合英语、语音、语法等），大二开始进入专业核心课程（翻译入门、英语国家文化、学术写作等）。这意味着大二学生已具备基本的双语能力，但尚未形成固化的翻译习惯——这恰恰是培养技术判断力的“窗口期”。

如果技术能力培养过早介入（如大一），学生可能因语言基础尚未稳固而产生技术依赖，将AI作为语言学习的“捷径”而非翻译实践的辅助工具；如果过晚介入（如大三或大四），学生的翻译认知模式可能已经形成，技术工具的引入更多表现为“附加性”而非“嵌入性”的学习。大二阶段的优势在于：学生已具备判断AI译文质量的初步语言基础，同时尚未形成“非技术化”的翻译路径依赖。

（二）大二学生技术使用现状与认知特征

从教学实践观察，当前大二学生对GenAI工具的使用存在双重性。一方面，绝大多数学生已自发接触ChatGPT、DeepL等工具，并在翻译作业中使用；另一方面，这种使用多停留在“全盘接受”或“简单修改”层面，缺乏系统的判断与修订训练。有研究发现，AI工具的易得性可能导致学习者对AI输出产生过度依赖，从而降低深度认知参与——学生可能获得“高效产出译文”的能力，却未能同步发展“理解翻译选择之因由”的反思能力。

此外，大二学生的元认知能力尚在发展中。他们可能意识到AI译文存在问题，但难以系统性地表述“问题在哪”“为何有问题”“如何修正”。这提示教学设计的重点不应是“教学生使用AI”，而是“教学生评判和超越AI”——后者对认知能力的要求更高，也恰恰是大二阶段可以着力培养的。

三、翻译技术能力培养的三阶路径构建

基于上述分析，本文提出面向英语专业大二学生的“认知—实践—反思”三阶培养路径。三阶之间并非严格的时序递进，而是螺旋上升的关系——每个阶段的训练都会返回来强化前一阶段的能力。

（一）第一阶：认知判断能力培养——“学会看译文”

认知判断能力的培养是路径的起点，目标是帮助学生建立对GenAI译文的“评判框架”。这一阶段的教学不急于让学生“使用”AI工具，而是先让他们“观察”和“分析”AI译文，形成判断意识。

具体教学策略可设计为“译文对比阅读”任务：教师提供同一源文本的人工译文与AI译文，要求学生从术语准确性、文化适切性、语境匹配度、风格一致性等维度进行对比分析，并说明各自优劣。这一设计的理论依据在于：只有先建立“何为好译文”的判断标准，学生才能在后续的技术操作中做出有依据的选择。

在教学实践中，文化类文本的对比分析往往能产生显著的教学效果。例如，在处理涉及中国传统概念的翻译时，学生可能会发现AI将“参禅”直译为“Zen Meditation”——虽通顺但指向日本禅宗语境而非中国禅宗传统，容易造成文化指涉偏移。这类发现本身就在训练学生的文化判断力，而这种判断力构成了技术应用的前提性能力。认知判断能力培养阶段的另一重要目标是帮助学生认识AI译文的“典型局限”。已有研究归纳了GenAI译文的若干常见问题：概念泛化（将具体文化符号概括为通用表达）、文化弱化（丢失源语文化的特异性信息）、风格扁平（缺乏文体适配意识）等。帮助学生建立对这些“典型局限”的识别能力，本质上是在教他们“何时应该不信任AI”。

（二）第二阶：技术操作与实践能力培养——“学会用AI”

在第一阶能力的基础上，第二阶的任务是从“观察AI”转向“操作AI”，核心目标是培养学生译后编辑与提示工程能力。

教学设计的核心原则是“先人后机、以人控机”。具体操作流程可设计为四步：第一步，学生不借助任何AI工具独立完成初译；第二步，使用指定GenAI工具生成译文；第三步，将自己的译文与AI译文逐句对照，记录差异并分析原因；第四步，综合双方优势产出最终译文，并书面说明每处修订的理由。这一流程的设计要义在于：确保学生在接触AI之前已经完成独立的认知加工，避免将翻译任务“外包”给AI；同时通过“对照—分析—修订—说明”的强制流程，使翻译决策过程显性化。

提升工程能力在这一阶段尤为重要。GenAI的输出质量高度依赖于输入指令的精准度，学生需要学会设计有效提示——明确翻译目的、指定风格要求、提供语境信息、要求说明决策依据等。有教学实践表明，引导学生设计“精确指令”而非“简单提问”，能够显著提升AI辅助翻译的教学效果。

（三）第三阶：批判性反思与主体意识培养——“学会超越AI”

第三阶的核心目标是帮助学生建立翻译决策中的“主体地位”——不仅是“会用AI”，而且“知道何时不用AI”以及“为何人比AI做得更好”。

这一阶段的教学可设计为“翻译决策报告”任务：学生在完成一项翻译任务（含AI辅助）后，需撰写反思报告，逐一说明翻译过程中的关键决策点——哪些决策借助了AI、哪些保留了人工判断、为什么做出这样的取舍，以及通过这次实践对自身翻译能力与技术工具的关系有何新认识。这种反思训练的价值在于将隐性的翻译认知过程转化为显性的文字表达，从而促进学生从“直觉型决策”向“理性型决策”迁移。

批判性反思还包含对伦理问题的审视。学生需要理解：使用AI完成翻译作业是否构成学术不端？AI的“黑箱”特性如何影响翻译的可解释性和责任归属？过度依赖AI是否会损害自身的语言能力发展？这些问题的讨论有助于学生形成负责任的工具使用态度，而非功利主义的“效率至上”取向。

四、实施建议与保障条件

上述培养路径的实施需要在课程设计、师资能力和评价机制三个层面提供支撑。

课程设计层面，建议在翻译入门课程中嵌入“AI翻译认知”教学单元，不设独立的技术课程（以免挤压语言技能训练），而是将技术判断力培养有机融入既有翻译教学内容。具体而言，可在每学期的翻译实践任务中安排2—3次“人机对比翻译”专题训练。

师资能力层面，教师需要具备双重素养：对GenAI工具的实际操作经验，以及对技术局限性的批判性认识。教师应能从翻译学视角解释“为何AI在此处不适用”，而不仅仅是“如何使用AI工具”。有学者指出，教师角色的转变——从“翻译知识的讲授者”转型为“翻译思维的引导者”——是技术融合教学的关键前提。

评价机制层面，建议从“译文质量终评”转向“翻译过程评价”。评估应纳入学生在“人机对照—修订—反思”各环节的表现，关注学生的判断依据而非仅仅关注译文对错。建立“AI-HI协同能力评估框架”，从技术合理性、术语准确率、文化有效性、伦理合规性等维度进行综合评分。

五、结语

GenAI技术对翻译行业的重塑不仅是工具层面的变化，更涉及译者能力结构的范式转换。在“人机协同”逐渐成为翻译实践常态的背景下，“与AI协作的能力”与“评判AI输出的能力”已不再是锦上添花的附加技能，而是新时代译者的基本素养。

本文聚焦英语专业大二年级这一关键学段，提出“认知先行、实践跟进、反思贯穿”的培养思路，试图回应“翻译技术能力如何教”这一实践性命题。研究的基本判断是：大二阶段培养翻译技术能力，核心不在于教会学生操作某一款工具（工具迭代太快，今日的“先进”明日即成“落后”），而在于帮助学生建立“判断AI译文的思维框架”和“与AI协同工作的认知图式”——这些能力具有超越具体工具的迁移价值。

研究的局限性在于：所提路径主要基于文献梳理与教学观察，尚未经过系统性的教学实验验证。后续研究可在具体课程中实施上述路径，通过前测—后测对比、学生反思日志分析等方式检验其有效性，并根据实证反馈加以修正完善。此外，不同院校的学情差异、不同类型GenAI工具的教学适配性等问题，也有待进一步探究。

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