大数据时代智能写作平台在学术论文翻译教学中的应用

于强福

摘   要：文章在分析大数据时代的特点以及大数据时代翻译教学变化的基础上，提出基于智能写作平台的学术论文翻译教学模式，并以句酷批改网为例对该模式进行解释说明。基于智能写作平台的学术论文翻译能力培养过程中，要提高教师信息素养、加强教学资源建设、改革翻译教学方式、优化课程测评体系。

关键词：智能写作平台;大数据技术;句酷批改网;学术论文翻译教学

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2021）07-0048-05

一、引言

随着互联网、物联网、云计算、大数据等技术的快速发展，人类社会进入了大数据时代，教育信息化成为教育发展的必然趋势。比尔·盖茨2013年曾指出，“教育的未来就是数据”。刘润清认为，在今后二三十年里，大数据技术会使外语教育在教师角色、学习者角色、学习材料、学习环境、测评方式等方面发生根本性变革。[1]如何将大数据技术应用到外语教学过程中成为学界研究的热点。

二、大数据时代的特点

大数据（big data）概念由牛津大学教授Mayer-Sch？觟nberger和《经济学人》编辑Cukier首次提出，在《大数据时代》[2]中被描述为“不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理”，维基百科将其定义为“所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理，并整理成为人类所能解读的信息”，目前已广泛应用于计算机、统计学、信息科学等领域。

大数据技术主要包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、数据挖掘、模型预测、结果呈现等，主要表现在以下五方面：可视化分析（Analytic Visualizations），直观展示数据，让数据说话;数据挖掘算法（Data Mining Algorithms），深入数据内部，挖掘分析价值;预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities），根据可视化分析和数据挖掘算法的结果，做出预测性判断;语义引擎（Semantic Engines），是开发智能提取、解析数据的工具;数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management），作为标准化流程和工具，确保数据高质量分析结果。

国际数据公司（International Data Corporation，IDC）将大数据特征总结为4V：大量化（Volume），数据存储容量极大，计量单位已由GB、TB发展到EB、ZB、YB、DB、NB;快速化（Velocity），数据分析速度极快，数秒内可以给出海量数据的分析结果;多样化（Variety），所含數据类型极多，如网络日志、网络记录、图片、视频、音频、地理位置等;大价值（Value），经济社会价值极大，大数据技术为经济、社会发展带来难以估量的巨大价值。

大数据时代具有以下主要特点：第一，网络用户既是网络数据的使用者，又是网络数据的生产者，而且数据的产生可以与数据生产者的意志、意识无关。网络世界不受时空限制，全球用户通过网络进行信息交流，从事各种活动，产生海量信息数据。第二，数据产生于社会各行各业，同时也应用于社会各行各业，数据可以帮助预测、提供建议，从而产生价值。第三，公众对网络信息数据的鉴别能力愈发重要。大数据时代信息数据过于庞大，数据类型多样，数据传播模式复杂，无法也不可能通过权威机构进行信息数据真伪鉴定，用户对网络数据的真伪鉴别显得尤为重要。第四，大数据时代的到来使时间、空间概念，人们的行为、思维方式发生转变。在网络世界，人们的行为不再受时间、空间的限制，可以随时随地进行生产活动、思想交流。

三、大数据时代翻译教学的变化

大数据时代，现代教育在教学参与者、教学资源、教学手段、教学过程、教学测评等方面发生了根本性变化，翻译教学亦是如此。

1.教学参与者

大数据时代下，随着大数据技术的日臻成熟和各种智能学习平台的广泛普及，翻译教师已经不再是翻译理论知识的主要来源，其知识权威性受到严重挑战，翻译教师成为翻译教学的组织者、学习引导者。[1]翻译教师可以基于学习过程数据对学生的学习风格、水平等进行数据挖掘，对学生进行个性化学习指导，使学生成为翻译教学活动的主体、中心，提高学生主观能动性和学习自主性。翻译教学管理者可以利用大数据技术对学生学习过程数据进行分析，获取学生学习习惯、学习方式、学习时长、学习风格、学业水平等方面的信息，制定相关措施，对学生学习过程进行必要的监控、预测、干预。

2.教学资源

计算机技术的迅猛发展促进翻译教学资源呈现多模态特征，如静态的文本、图片、译作、教材等，动态的音频、视频、多媒体课件等。这些教学资源可以借助大数据技术通过即时在线网络传输、社交网络等在教师与学习者间、学习者与学习者间快速传播。基于大数据技术的翻译教学资源平台可以根据学生使用教学资源情况，自动推送相关资源供学生学习使用，而这些关于学生使用教学资源的数据又成为教师分析学生学习过程的数据资源。此外，网络搜索引擎和教学资源平台的检索工具等使学生可以自主获取其他教学资源。

3.教学手段

随着信息技术的发展，多样化的教学手段被应用到翻译教学中，学生可以在手机、平板电脑等移动终端随时随地访问互联网;慕课、微课、网课、手机应用软件等便捷高效低成本的学习工具方便了学生进行碎片化学习，特别是新冠肺炎疫情期间，全球学校都在运用各种教学手段开展在线教学。

4.教学过程

互联网和大数据技术的发展打破了翻译教学活动的时空限制，翻译教学过程不再局限于面对面的线下课堂，开始向线上课堂拓展，将慕课、微课及其他网络教学资源纳入翻译教学过程中，翻转课堂等教学理念被广泛接受并运用到翻译教学过程中，翻译教学开始强调过程性教学，引导学生通过合作式、探究式学习方式进行网络化资源学习。

5.教学测评

大数据时代的翻译教学测评摒弃了传统的教师单一测评模式，将同伴互评、机器测评等融入测评体系，实施过程性测评和终结性测评相结合的模式，翻译测评体系呈现多元化、自动化、动态化、个性化、全面化等特点。自动智能测评系统使机试、网测更为普及，实现了多维自动测评，获得了实时同步的学生个性化测评结果，使全面、动态测评学生学习过程成为可能。

四、智能写作平台在学术论文翻译教学中的应用

1.智能写作平台

20世纪60年代Ellis Batten Page教授研发了最早的智能写作平台Project Essay Grade，20世纪90年代Pearson Knowledge Analysis Technology公司研发了Intelligent Essay Assessor，Educational Testing Service研发了E-rater用于GMAT 和TOFEL考试作文评分，Vantage Learning研发了第一套基于人工智能技术的作文自动评分系统IntelliMetric，马里兰大学College Park的Lawrence M. Rudner研发了Bayesian Essay Test Scoring System （BETSY）和Lackey系统。美英法日等国还研发了很多智能写作平台，如My Access、Criterion、Holt Online Essay Scoring、Writing Roadmap、Croft、Automark、Jess等。这些智能写作平台主要是针对英语作为第一语言环境设计的，并不适用于英语作为外语环境。

国内研发者借鉴国外智能写作平台，根据国内外语教学需求，研发出了一些适合中国外语学习者使用的智能写作平台。2010年，北京词网科技有限公司推出智能写作平台——句酷批改网，目前已被国内外大、中、小学广泛使用。梁茂成团队先后于2011年和2015年研发了大规模英语考试作文自动批改系统EFL Essay Evaluator 1.0和iWrite英语作文教学与评阅系统2.0，用于英语写作教学与考试。此外，浙江大学推出针对高等院校及高中学生英语写作的冰果英语智能作文评阅系统。

2.智能写作平台应用于教学的研究述评

基于统计、自然语言处理和人工智能技术的智能作文评分系统和智能写作平台一经问世，便引起了学术界的关注与研究。Attali发现Criterion系统在对单词拼写、语法方面的修改效果不错。[3]Rich等人通过对美国西弗吉尼亚州学生的研究，发现使用Writing Roadmap 2.0的学生在州统考中的成绩显著好于没有使用该系统的学生。[4]Warschauer和Grimes通过访谈、问卷调查、课堂观察等方法研究了2004—2005年自动评价系统在美国加利福尼亚州四所中学的使用情况，发现自动评价系统在激发学生写作热情和教师课堂管理方面发挥了积极作用。[5]Pachler等人一再强调在线形成性评价的重要性，认为智能写作平台在很大程度上解決了教师工作量大的问题。[6]Gikandi、Morrow和Davis在研究中表示智能写作平台为形成性评估提供了新条件。[7]

国内也有不少学者对智能写作平台的有效性进行了实证研究，讨论其优势和局限性，提出相关建议和解决方案。梁茂成和文秋芳对国外三种具有代表性的作文自动批改系统进行了比较评价，分析它们对中国自主开发智能写作批改系统所发挥的借鉴作用。[8]唐锦兰和吴一安将作文自动批改系统应用于教学实验中，构建了基于自动批改系统的写作课程教学模型。[9]石晓玲采取问卷调查和访谈等方式探析了批改网的有效性，并提出相关建议来提升在线写作自动评价系统的智能性以及构建多元化写作反馈机制。[10]唐锦兰提出了基于自动作文评分系统的，集自主化写作、多维度反馈和修改于一体的先导模式，并通过两学期的教学实验探讨该模式在实际教学环境中的有效性问题。[11]杨晓琼与戴运财把批改网引用到英语写作教学中，发现学生写作能力得到了有效提高。[12]王哲和张跃、李书影、刘平等分别以2015年、2016年、2017年百万同题英语写作为例，以英语写作智能平台收集的数据为样本，探索大数据坏境下英语写作教学的创新路径。[13-15]李艳玲和田夏春对iWrite 2.0进行了信度实证研究，认为 iWrite2.0可以在学校考试和写作教学中大规模推广使用。[16]龚伟等检验了句酷批改网对学生写作中词汇复杂性和句法复杂性的影响，发现基于批改网的作文自动评价有利于学生语言复杂性的发展。[17]

综上所述，国内外学者主要关注智能写作平台在英语写作教学中的有效性、局限性、创新路径等，鲜有研究关注智能写作平台在学术论文翻译教学中的应用问题。本文以句酷批改网为例，探讨智能写作平台在学术论文翻译教学中的应用策略，为大数据时代学术论文翻译教学提供新思路。

3.基于智能写作平台的学术论文翻译教学设计

句酷批改网为北京词网科技有限公司核心产品，是一个基于语料库和云计算的英语作文在线自动批改服务系统，能在1.2秒内将学生英语作文和标准语料库进行对比和分析，给出学生作文分数、评语、按句批改的反馈结果。本文以句酷批改网为例，结合教学实践，构建基于智能写作平台的学术论文翻译教学模式，该模式包括翻译准备阶段、在线翻译阶段、译文评价阶段、评价反馈阶段、译文修改阶段、译文赏析阶段。（见图1）

翻译准备阶段：教师利用句酷批改网“布置新作业”功能布置学术论文翻译任务，并设定相关附加条件，如打分公式（依据什么标准对学术论文翻译作品进行评分，如考研打分公式、专业八级打分公式、概要写作打分公式、雅思/托福作文打分公式等，并就词汇、句子、篇章结构、内容等维度设置权重）、范文（粘贴范文，设置范文开放时间、学生提交作业后能否查看范文）、批改方式（就“系统一次性+教师一次性”批改、“系统多次性+教师一次性”批改、“系统多次性+教师多次性”批改做出选择）、翻译时限（规定学生在多少分钟内提交作业）、学生互评（设定是否允许学生提交作业后进行互评，以及互评截止时间）、相似检测（设置相似比率，大于设置值打“相似”标签）、教师批改记录（选择显示，学生端可以查看教师打分和点评记录）、禁止粘贴（启用后，学生翻译时无法复制粘贴）等。教师在句酷批改网论坛“资源天地”版块分享学术论文翻译任务相关话题阅读资料、专业术语标准译文等材料，并在“互动交流”版块发布讨论话题、学习活动等，然后在句酷批改网“我的网站”以通知的形式发布学术论文翻译任务及要求、相关资源、互动话题等。学生了解学术论文翻译任务，查阅教师分享的相关资源材料，进入“互动交流”版块与教师、同学就相关材料进行讨论，完成学术论文翻译前的学习活动。

在线翻译阶段：学生登录句酷批改网账户，在线完成学术论文翻译任务，可在规定时间内多次修改后提交。学术论文翻译过程中，学生可以查阅教师在“资源天地”分享的专业术语标准译文，通过句酷批改网语料库词典检索语块、语段等。句酷批改网可以记录学生每次提交的学术论文翻译版本、翻译时长以及成绩等。

译文评价阶段：学生提交学术论文翻译文本后，句酷批改网可以利用大数据技术从词汇、句子、篇章结构、内容相关度等多个维度进行学生学术论文翻译能力个性化分析，生成学生学术论文翻译文本体检报告。教師可以利用句酷批改网系统进行共性分析，对学生学术论文翻译文本的错误分布、词频、语块、相似度等进行数据比对和维度分析，生成学生学术论文翻译质量共性报告。教师可以在句酷批改网系统评价基础上，对学生学术论文翻译文本进行人工评价。学生按照教师要求，根据给定评价标准，对指定同学学术论文翻译文本进行同伴评价。

评价反馈阶段：句酷批改网系统评价后，根据学生学术论文翻译文本语言特征分析结果，提供学术论文翻译文本修改意见，向学生推荐个性化学习路径。教师将教师评价结果通过句酷批改网消息中心反馈给学生，指导学生对学术论文翻译文本进行修改。学生可以在教师规定时间内将同伴评价结果反馈给指定同学，提高学生学术论文翻译参与度与积极性。

译文修改阶段：学生基于系统评价、教师评价、同伴评价反馈内容，对学术论文翻译文本进行修改，修改结束再次提交学术论文翻译文本，进入“译文评价阶段——评价反馈阶段——译文修改阶段”的循环过程，学生可以进行多次学术论文翻译文本修改。

译文赏析阶段：在学生提交学术论文翻译文本最终稿后，教师可以选取有代表性的优秀译文进行课堂赏析，也可选取翻译质量有待提高的译文进行课堂讲评。优秀译文的赏析也可让学生进行，讲解学术论文翻译过程中自己对某些难点的处理方式、修改过程等。

4.基于智能写作平台的学术论文翻译能力培养策略

大数据技术的发展及智能写作平台的开发为学术论文翻译教学带来机遇，我们要抓住机遇，利用大数据技术和智能写作平台的优势，从以下几方面入手，提升学生学术论文翻译能力。

第一，提高教师信息素养。推进基于大数据的智能写作平台学术论文翻译教学，教师应及时更新自身知识结构，具备语言专业知识、教学科学知识、科学人文知识等复合型知识结构，特别是教师要提高信息素养。[18]大数据时代，教育信息化成为必然趋势，教师信息素养是实现教育信息化的关键之一。教师应树立大数据意识，提高数据分析与应用能力，与信息技术人员、教学管理者展开合作，提升自身信息素养。

第二，加强教学资源建设。教学资源是基于智能写作平台的学术论文翻译教学的重要保障。基于智能写作平台的学术论文翻译教学需要根据学生使用教学资源情况提供个性化、推送式学习资源及学习指导服务，方便学生基于智能写作平台教学资源进行个性化自主学习。[19]教师、教学管理者、信息技术人员、智能写作平台提供商等应通力合作，收集翻译相关理论著作、期刊论文、译文译作、术语标准翻译、学生习作等资源，加强教学资源建设，利用大数据技术分析学生使用教学资源的数据，了解学生个性化自主学习需求，进而指导教学资源建设。

第三，改革翻译教学方式。教师应利用信息教育技术，积极改革翻译教学方式，将网络教学、翻转课堂、慕课、微课等新的教学方式和手段融入到传统课堂教学中，实现线上与线下、课上与课下相融合的混合式教学模式，弥补课堂教学时空的不足，引导学生进行探究式、合作式、自主式学习，提高学生学习主体意识与学习效度。

第四，优化课程测评体系。基于大数据的智能写作平台使学术论文翻译教学测评呈现主体多元化、方式多样化、反馈及时化的特点，智能写作平台、教师、学生能以不同方式参与测评过程，将测评结果及时通过智能写作平台反馈给学生。论文翻译课程测评体系应以过程评估为导向，摒弃重结果轻过程的传统测评方式，加大学生课堂参与、自主学习、阶段测评在测评体系中的权重，实行形成性和终结性相结合的测评体系。

五、结语

基于大数据技术的智能写作平台在学术论文翻译教学中具有广阔前景，给学术论文翻译教学过程中的教师、学生、教学资源、教学手段、教学过程、测评体系等方面带来深远影响。教师要提高自身信息素养、加强教学资源建设、改革翻译教学方式、优化课程测评体系，与句酷批改网等智能写作平台合作，将大数据技术运用到学术论文翻译教学过程中，提升学生学术论文翻译能力。

参考文献：

[1]刘润清.大数据时代的外语教育科研[J].当代外语研究，2014（7）：1-6.

[2]Mayer-Sch？觟nberger，V.，Cukier， K.Big Data： A Revolution That Will Transform How We Live，Work and Think[M].London：Hodder，2013.

[3]Attali，Y.Exploring the Feedback and Revision Features of Criterion[R].Paper presented at the Annual Meeting of the National Council on Measurement in Education. San Diego，CA，America，2004.

[4]Rich，C.，Harrington，H.，Kim，J.& West，B.Automated Essay Scoring in State Fomative and Summative Writing Assessment[R].Paper presented at the Annual Meeting of American Educarional Research Association.New York，America，2008.