1. 引言
人工智能、虚拟现实、体感交互、全息科技、“互联网+”、5G等创新技术爆发式增长，给人类社会带来了深刻的变革。《新一代人工智能发展规划》(2017)指出，要通过人工智能促进教育发展，推动教学改革，构建新型的教育体系；面对新时代和新技术，翻译教育信息化转型是大势所趋[1]。目前，“数智化”正引领着全球教育变革和创新的新浪潮，人工智能语言大模型(如ChatGPT)的出现更是对语言服务和翻译教育带来巨大的机遇和挑战[2]。
数智技术(Digital Intelligence Technology)是数字化和智能化的有机融合，可以理解为“数字化 + 智能化”，是在数字化基础上融合应用机器学习、人工智能等智能技术的过程。数智技术主要包括人工智能、大数据、云计算等关键技术。人工智能是数智技术的核心，在翻译领域，人工智能的应用主要体现在机器翻译、智能审校、术语管理等方面；大数据应用于语料库建设、翻译质量评估、翻译项目管理等方面；云计算用于翻译平台的搭建、翻译资源的共享、翻译任务的协同等方面。
在数字化和智能化的浪潮中，翻译行业对人才的需求发生了显著变化。传统的翻译教育模式已难以满足市场对高素质、创新型翻译人才的需求。数智技术为翻译教育提供了新的工具和方法，带来了革命性的变化。本文将深入探讨数智技术如何有效地赋能创新型翻译人才培养模式，通过系统性地分析传统翻译教育中存在的不足，数智技术在翻译教育中的应用现状，揭示其如何促进翻译教育模式的革新，以及如何提升翻译人才的培养质量和创新能力，并分析其前景和挑战，以期为翻译教育领域的决策者、教育者以及研究人员提供关于数智技术赋能创新型翻译人才培养模式的全面理解和实践指导，推动翻译教育的创新与发展。
2. 国内外相关研究综述
数智技术在翻译教育中的应用是一个不断发展和深化的领域，不断推动翻译教育的创新和发展，国内外相关研究取得了一定的成果。
(一) 国内相关研究
国内研究主要集中在翻译人才培养、翻译技术教学等以下几个方面：
人工智能时代翻译人才培养研究：全面讨论人工智能时代翻译人才培养面临的挑战及对策建议的代表性论文有：大数据时代科技翻译人才培养模式的优化建议(潘荣成2018) [3]，“人工智能时代的翻译人才培养：挑战与机遇”(朱一凡等2019) [4]，“语言智能背景下的MTI人才培养：挑战、对策与前景”(胡开宝等，2020) [5]，“人工智能时代翻译创新人才培养之变”(刘萍2020) [6]，“新时代中国翻译人才培养的问题与思考”(王虹等2021) [7]，“基于人工智能新技术改革创新传统的翻译人才培养模式”(丁大琴等2022) [8]，“数智时代新型翻译专业人才培养模式探索”(陈丽丽2023) [9]，“现代技术赋能下翻译人才培养的机遇与挑战”(高艳丽等2024) [10]等。这些研究均提出要改变传统翻译教育模式，优化现有培养体系和课程设置，加强师资队伍的数智能力建设，改变传统考核方式和测评体系等，着重培养“翻译 + 专业 + 技术”的多元复合型翻译人才。
ChatGPT技术给教育教学带来的机遇、挑战及对策：这方面研究具体涉及人才培养、教学环境、教师角色、教学资源、课程设置、教学模式、教学管理、学习效率、评价体系、教育生态、大学功能、教育教学改革(胡加圣等2023，于浩等2023，钟秉林2023，尚俊杰2023，王建华2023，刘进2023，邹红军2023，王争录2023，王洪才2023，郑永和等2023，王学男2023，张宝菊2023，张双虎等2023，夏琪等2023等)。与翻译教学直接相关的只有王华树等指出“智能技术的快速发展为翻译教育领域带来了前所未有的机遇和挑战。当前以人工智能、区块链、物联网为典型代表的智能技术发展迅速，推动着教育高质量发展按下‘快进键’，语言服务行业的人才需求变化引发传统翻译教育体系在教学模式、教学内容、评价方式等方面发生深刻的变革，翻译教育亟需形成与行业技术发展相匹配的创新教育理念。”[11]
智慧翻译教育研究：智慧教育是从传统时代走向数字时代乃至未来指数时代的必然选择。我国信息技术赋能的智慧教育始于2012年宁波论坛，祝智庭所作的主旨报告《智慧教育：教育信息化之新境界》，由此拉开了我国智慧教育时代的帷幕。借鉴智慧教育理念并融合翻译教育的基本特点和实践经验，王华树等在论文《智慧翻译教育研究：理念、路径与趋势》中提出智慧翻译教育范式：一种有机融合翻译教育与智能技术、科学教育理念所形成的新型翻译教育范式，通过创设智能化的翻译教学环境，立足人机交互、人机协同、人机共生的局面与发展趋势，运用数据驱动的评估与分析方法，帮助教师和学习者灵活、高效地开展教与学活动，实现翻译教学效率和质量的双重提升[11]。
翻译技术教学研究：傅敬民等(2015)、牟晓青(2022)等探讨了翻译技术的发展与翻译教学，指出翻译人才技术能力培养的重要性，建议推进课程体系建设、追踪语言服务需求、及时更新课程内容、着眼信息素养培养、积极创建沉浸式技术环境。Liu Jin (2017)，江先发等(2024)就如何利用AI技术推动翻译教学和研究，探索新的教学方法和实践路径，提出了利用人工智能、电子布告栏系统和生成型预训练对话语言模型等工具，构建创新教学路径，以提高学生的翻译能力和实践水平。项军平等(2004)探讨了MT、TM、CAT技术发展及其对高校翻译教学的启示，提出通过课堂多媒体教学 + 课外网站辅助教学的教学模式，解决当今高校翻译教学科研与机器翻译技术发展、市场需求脱节的问题[12]。在《中国翻译技术教学研究三十年(1990-2020)》一文中，陶友兰(2023)梳理了我国30年翻译技术教学研究脉络，建议未来加强中外对话，拓展研究主题，深化研究层次，加强翻译技术教学的跨学科研究，促进翻译技术教育更加科学化和系统化[13]。出版的相关教材有《MTI系列教材：计算机辅助翻译》(钱多秀2011)，《计算机辅助翻译研究与教学》(黄岚、冯炜2018)，《翻译技术100问》(王华树2020)等。涉及人工翻译与机器翻译的对比研究有蒋跃(2014)，崔启亮等(2015)，包凯(2017)，陈勃彤(2021)，李奉栖(2022)等。其中，崔启亮(2021)针对当前翻译技术课程教学模式陈旧、资源不足的现状，提炼了翻译技术教学案例资源建设的原则，并结合案例教学实践经验提出了翻译技术教学案例资源建设和应用建议[14]。
各类相关会议论坛：围绕数智技术赋能下翻译人才的培养，国内学术组织机构、出版社和高校组织了一系列相关学术会议和论坛讲座。
1) 学会级会议：2018年6月8日晚，WITTA“翻译技术教学与翻译教育技术”主题沙龙暨WITTA翻译技术教育研究会成立大会在内蒙古大学召开，与会专家学者开放、深入地探讨了翻译技术与翻译教学的融合发展。2024年5月26日，中国比较文学学会翻译研究分会和中外语言文化比较学会翻译文化研究会联合主办了“中国比较文学学会翻译研究分会年会暨‘AI时代的翻译与翻译研究：挑战与机遇’学术研讨会”，共同探讨人工智能时代翻译实践、教学和研究所面临的挑战与机遇，探索如何利用新兴技术提升翻译学术研究的深度与广度，提升翻译教育质量，提升翻译产品的质量与传播效果。2024年6月17日，全国翻译专业学位研究生教育2024年年会在南通举行，以“数智时代的高端翻译人才培养”为主题，聚焦国家战略需求、人类文明交流互鉴、人工智能发展等视域下的高端翻译人才培养问题，对推动翻译专业学位研究生教育实现新跨越具有重要意义。2024年12月7日，数智时代翻译技术融合创新研讨会暨2024中国翻译协会翻译技术委员会年会在河南郑州召开。会议探讨了人工智能对翻译工作的影响，以及翻译行业与人工智能深度融合的必要性。强调了翻译行业要紧跟时代大势，把握翻译新质生产力，探索“技术 + 翻译”新模式；加强合作共建，推动翻译与技术融合发展；推动教育转型，培养高素质复合型翻译人才。
2) 出版社会议：2021年5月21日，外语教学与研究出版社、北京外研在线数字科技有限公司共同举办“技术赋能教育，数智提升质量——高等外语教育数字融合创新论坛”，共话新形势下高等外语教育的融合创新与内涵式发展。现场发布了iTranslate计算机辅助翻译教学与实践平台、iTEST智能测评云平台诊断测评解决方案、VETS (实用英语交际职业技能等级证书)实训平台三大人工智能融入外语教学成果。会上，专家们探讨了技术如何赋能教育，推动高等外语教育的融合创新与内涵式发展。
3) 高校会议：一些高校也在积极探索使用生成式人工智能、大语言模型等数智技术来赋能翻译人才培养，以期培养出更多服务数字中国、智慧社会的应用创新型翻译人才。如：上海对外经贸大学2023年7月9日举行“数智时代翻译与国际传播人才培养高端论坛”，专家学者就“AI时代，翻译专业何去何从？如何培养出具有机器无法复制的核心素养的翻译人才？”进行了充分的讨论，提出翻译技术教学需要变革，从单纯的翻译软件操作转向语言数据开发与管理、翻译流程设计与优化等方向。上海应用技术大学2023年12月2~3日举办了“翻译技术与语言服务人才培养高端论坛”，聚焦以数智技术赋能翻译人才培养，共谋翻译教育创新发展，共同为语言服务人才培养贡献智慧。许昌学院2024年6月29日举办了“数智时代翻译专业创新人才培养论坛”和“数智时代翻译与国际传播人才培养高端论坛”，论坛中提到了校企合作的重要性，通过与企业的合作，学校可以为学生提供实践机会，同时企业也可参与到教学内容和方法的改革中。
(二) 国外相关研究
在国外，数字化技术已经广泛融入翻译教育领域。许多知名高校和研究机构开始探索如何利用人工智能、大数据、云计算等数智技术来改进翻译教学方法和研究模式，还探讨了人机合作在翻译过程中的重要性。一些国际会议如2024翻译教育国际会议(ICTE 2024)就聚焦于“数字化翻译研究：教学、科研与出版”，探讨数字化在翻译研究、教学和出版中的应用及影响。具体如下：
ChatGPT对教育教学的影响及应用研究：与国内相比，国外关于ChatGPT与教育的研究多集中在医学教育(Sedaghat 2023，Valiente et al. 2023，Gravel et al. 2023，Lundin 2023，Gartner 2023，Currie 2023，Grabb 2023，Fulton 2023，Kinoshita et al. 2024，Revercomb et al. 2024，Tippareddy et al. 2024等)、大学教育及科学研究(Paek and Kim, 2021, Fesenmaier 2023, Dalalah et al. 2023, Thapa et al. 2023, Situmorang et al. 2023, Cutler 2023, Javaid et al. 2023, Gottlieb 2023, Charles 2023, Frith 2023, Haman et al. 2023)、科技论文写作(Misra et al. 2023，Rahimi et al. 2023，Shafiee 2023，Teixeira 2023，Alattar 2023，Ros et al. 2023，Altmäe et al. 2023等)、学术出版(Ariyaratne et al. 2023，Thondebhavi 2023，Lira et al. 2023，Macklon et al. 2023等)、学术写作(Giray 2023，Kovoor 2023，Graham 2023等)、研究报告写作(Cacciamani et al. 2023，Mojadeddi 2023等)、摘要写作(Babl et al. 2023，Gao et al. 2023等)、二语写作(Barrot 2023等)、英语语言教学(Muñoz-Basols et al. 2023，Hockly 2023，Alshumaimeri and Alshememry 2024等)。与翻译直接相关的只有“Translating radiology reports into plain language using ChatGPT and GPT-4 with prompt learning: results, limitations, and potential” (Lyu et al. 2023)。该论文以实例证明ChatGPT可以成功地将放射学报告翻译成通俗语言，在五分制中平均得分为4.27分，信息缺失0.08处，错误信息0.07处。
机器翻译的相关研究：对比机器翻译与人工翻译的研究(Ahrenberg 2017, Lee 2022)等，机器翻译错误研究(Kwak et al. 2018, Kim 2020)等；研究多语种机器翻译研究(Sharp 2007)，人工智能在医学翻译中的应用(Mann 2023, Baralla et al. 2023, Douglas 2023)，人工智能机器翻译工具研究(Helene et al. 2024)等。
翻译技术在翻译教学中的应用及案例研究：翻译技术应用于宗教、法律翻译案例教学(Nord 2014，Muravev 2020等)，翻译技术教学(Pardo-Ballester 2022等)，翻译技术课程设计(YOON 2019)等。
以上研究概况和成果表明，国内外学者和教育工作者正通过多种方式探索数智技术在教学、研究和实践中的融合与应用，探讨如何利用这些技术来赋能并提升翻译教育的质量和效果。因此，该领域的研究仍大有可为。
3. 传统翻译教育中存在的问题
目前，高校翻译专业人才培养在课程设置、教学方法、评价体系、师资队伍、人才培养质量等方面仍存在诸多问题，具体表现在以下几个方面：
翻译教育与数智技术融合不足：翻译教育体系对行业快速变化的响应不够迅速，现有翻译课程设置及教学内容未能及时反映翻译技术的最新发展，如人工智能在翻译中的应用；教学方法过于依赖传统的讲授法，缺少项目式学习、案例分析等现代教学方法；学生缺少使用先进技术进行翻译实践的机会。
产教融合不够深入：表现在课程内容与行业需求脱节，学生缺乏足够的实习和实践机会，行业专家参与度低，校企合作模式单一，学生职业发展指导不足，高校和企业在翻译技术研究与创新方面的合作不够，缺乏有效的资源共享机制，如共享案例库、数据库等。
教育评价体系落后：传统的教育评价体系不能有效反映学生的学习过程和能力提升，常常依赖于标准化考试(如期末考试或单一翻译任务)来评估学生的学习成果，侧重于结果而非过程，这可能导致对学生批判性思维、创造力和实践技能的忽视，而且考试内容常与学生的职业发展脱节，导致学生难以将所学知识和技能应用于实际工作中。
师资结构单一：翻译教育师资主要由语言专业背景的教师组成，普遍缺乏数智技术背景、计算机科学、人工智能等跨学科知识，特别是与翻译技术相关的实际工作经验不足；对最新的翻译技术和工具不够熟悉，难以指导学生如何有效使用这些工具，不能及时将行业发展和技术创新融入课程内容，不熟悉新兴的翻译领域(如本地化、多媒体翻译等)，难以提供相关教学及翻译行业职业发展的有效指导。
翻译人才的创新能力不足：翻译人才适应新技术的能力有限，解决复杂问题的能力不足，体现在过于依赖传统方法和常规思维，缺乏批判性分析和独立判断的能力以及探索新方法和创新思路的意愿，缺乏持续学习和自我提升的动力，对专业发展和行业动态关注不够，对新兴翻译领域探索不足，难以有效整合跨学科知识。
翻译技术应用能力培养欠缺：目前国内高校开设的翻译技术类课程普遍较少，学生对CAT工具操作不熟悉，无法恰当地利用机器翻译提高翻译效率或进行后期编辑，不能有效构建和利用语料库，术语管理能力不足，技术辅助的翻译质量控制不充分，对翻译技术的持续学习与更新意识不足，缺乏翻译项目管理技能，对新兴翻译技术的了解不足，技术辅助翻译的创新应用缺乏。
4. 数智技术在翻译教育中的应用现状及不足
目前，国内部分高校已经开始引入数智技术，优化课程设置、教学方法和实践平台。具体来说，数智技术在翻译教育中的应用现状可以概括为以下几个方面：
数字技术与翻译教学的融合：当前，计算机辅助翻译(CAT)工具、机器翻译(MT)系统、生成式人工智能技术，如GPT系列模型等技术工具已在翻译教育中得到广泛应用，并在翻译教学中展现出巨大潜力。例如，在上海应用技术大学举办的2023翻译技术与语言服务人才培养高端论坛上，上海外国语大学教授胡开宝对翻译技术服务外语创新的层次与应用范围作了全新阐释，他说“翻译技术服务外语创新的典型例子是GPT4.0翻译莎士比亚戏剧的准确率高达83%，语言流利度达到91%，这颠覆了翻译界对翻译技术的原有认知。”1通过引入这些技术，教师可以更高效地进行情境教学，学生也能在更真实的语境中学习翻译技巧。这些工具不仅提高了翻译效率，也使学生能够接触到行业的最新技术。
多媒体教学资源与知识图谱的开发：数智技术不仅限于翻译工具本身，还包括多媒体教学资源和知识图谱的引入。例如，上海应用技术大学利用知识图谱的连接和关联性，帮助学生理解和掌握知识点，使学习更加直观高效。同时，丰富的在线课程、电子书籍和互动软件等多媒体资源，使学生的学习过程更加生动有趣。
教学内容与方法的数字化创新：数智技术使得教学内容可以以数字化形式呈现，包括在线课程、虚拟实验室等，为学生提供了更加灵活和丰富的学习资源，实现了翻译教学的个性化和互动化，同时也推动了翻译教学内容和方法的创新。如小班教学、翻转课堂、项目式学习等新型教学方法在翻译教育中的应用，激发了学生的学习兴趣，促进了学生的主动学习和创新思维的培养。同时，结合市场需求建立语料库和机器翻译系统，可以丰富教学手段，提升教学效果。而新一代数字技术如大数据、人工智能、区块链等，正在触发一场教育评价的深刻变革。
智慧教育与学习生态化：数智技术的出现为教育带来新的可能性，推动教育领域向全新的智慧学习模式和教育观念转变，借助数智技术的力量，跨越传统课堂教学的界限。这一范式下，学习生态在方式、内容、环境等方面发生深刻改变，教育变成一个多维互动的系统。
尽管数智技术在翻译教育中的应用已经取得了一定的成果，但仍存在一些不足：
技术应用不够深入：目前，数智技术在翻译教育中的应用还处于初级阶段，许多高校只是简单地引入了一些数智技术工具，而没有深入地挖掘其潜在价值和应用前景。
跨学科融合不足：虽然国外研究已经关注了跨学科融合在翻译教育中的重要性，但国内在这方面还存在一定的差距。许多高校在课程设置和教学方法上仍然过于注重语言本身，而忽视了与其他学科的交叉融合。
教师培训体系不完善：随着数智技术在翻译教育中的广泛应用，教师需要不断更新自己的知识和技能以适应新的教学环境。然而，目前针对教师的数智技术培训体系还不够完善，导致许多教师在应用数智技术时感到力不从心。
综上所述，数智技术在教育中的应用正不断拓展，正在重塑教育的各个方面，为教育的未来发展提供了无限可能。
5. 数智技术在创新型翻译人才培养中的潜在价值及挑战
在创新型翻译人才培养方面，数智技术展现出巨大的潜在价值。
首先，数智技术通过自动化和智能化工具能够丰富教学内容和形式，提高翻译教学效率。例如，通过模拟真实的翻译场景，帮助学生更好地理解和掌握翻译技能。数智技术可以提供模拟真实翻译场景的平台，提供多样化的学习资源，使学生能够在安全的环境中练习翻译技能，共享教育资源，并得到即时反馈。
其次，数智技术能够优化教学方法和手段，如利用智能教学系统进行个性化教学、通过大数据分析学生的学习行为以调整教学策略，提供个性化的学习资源和路径等，从而提高教学效果和学习效率。
此外，数智技术还能够促进翻译人才的跨学科融合和创新能力培养。在数智技术的推动下，翻译不再是一个孤立的语言转换过程，而是与计算机科学、信息技术、文化传播等多个领域紧密相连。数智技术通过提供跨学科的学习资源和合作平台，为翻译人才的创新能力培养提供了有力支持。
在数智技术背景下，创新型翻译人才培养面临着多方面的挑战：
技术更新与教育资源分配：数智技术的快速发展对教育资源提出了更高的要求，但当前教育资源分配不均的问题仍然突出，导致部分学生和地区无法充分享受数智技术带来的教育红利。
教师技术素养与培训需求：数智技术涉及多个领域，如人工智能、大数据、云计算等，这些技术虽然为教师提供了更多的教学手段和资源，但教师的技术素养、跨学科知识技能和相关培训需求也相应增加。
学生自主学习能力与自律性的培养：数智技术为学生提供了更多的学习机会和选择，但同时也对学生的自主学习能力和自律性提出了更高的要求。如何引导学生合理利用数智技术资源，培养自主学习和终身学习的习惯，是教育者和政策制定者需要共同面对的挑战。
教育模式与教学方法的创新：随着人工智能技术的不断进步，翻译教育正面临着一次深刻的变革。这不仅仅是关于技术的应用，更是关于如何通过技术创新教育模式与教学方法，以适应新时代的需求。
数智技术与传统教育的融合：科技进步速度的加快已经超越教育体系的演变速度，使得各个教育主体和传统教育范式都面临新的挑战，急需把数智技术融入传统翻译教育，创新翻译教育模式。
教育数据联通性不足：在教学数据层面，“教”与“学”两方面的数据分别对应教师与学生这两个不同的数据生产对象，教学中各个翻译课程之间数据不互通，教学过程中的相关资料(如课件、音频、视频、参考资料)处于封闭状态，难以形成共享机制。
跨学科人才培养的挑战：陶友兰教授提出，翻译教育不应局限于语言学科，而应与计算机科学、国际关系、法学等多个学科领域相结合，以培养具有国际视野和跨学科知识背景的复合型人才。
翻译教育的自我审视与改革：在人工智能时代，外语与翻译教育亟须进行深入的自我审视与改革，重新评估传统的教学模式和课程设置，探索在人工智能时代如何有效培养学生的语言技能和翻译能力。
人工智能技术在翻译教学中的应用挑战：ChatGPT的应用可能会降低学生自主学习的能力，损害学术诚信和知识安全，引发伦理和意识形态风险。为了应对这些挑战，需要改革传统教学方式，提高学生的自主学习能力，加强翻译伦理教育和意识形态风险教育，提升教师和学生的数字素养。
综上所述，创新型翻译人才培养在数智技术背景下面临着技术应用、跨学科融合以及职业道德等多方面的挑战。为了应对这些挑战，高校需要不断更新教学内容和方法，加强跨学科教育资源的整合和协作能力的培养，同时加强职业道德教育，提高翻译人才的综合素质和竞争力。
6. 基于数智技术的创新型翻译人才培养模式的构建
本研究提出的创新型翻译人才培养模式以数智技术为核心，旨在培养学生的技术应用能力、跨文化交流能力和创新解决问题的能力。具体涉及以下几个方面。
(一) 设计基于数智技术的翻译课程
数智技术与人工的结合是翻译的未来方向。翻译课程的核心目标设置要跟上翻译技术迭代的步伐，职业教学理念将以语言服务市场为导向，以学生的职业化发展为目标[15]。课程设计应以市场需求及应用为导向，充分考虑翻译行业的实际需求，紧跟数智技术的发展趋势，将最新的翻译技术和工具融入课程教学中，提高学生的技术素养和创新能力。增设翻译技术及语言服务类课程，如计算机辅助翻译、机器翻译原理、译后编辑、本地化与国际化、翻译项目管理、语料库翻译专题、技术传播、数据驱动的翻译研究方法等课程，以提升学生的数智技术水平和语言服务能力。
(二) 整合跨学科课程
在传统的外语与翻译教育中，我们往往过于强调专业知识的学习，而忽视了跨学科知识的培养，导致学生的知识结构越来越狭窄，缺乏广博的视野和系统化思维。然而，在人工智能时代，这种专而不广的人才培养模式有着严重缺陷。人工智能正在重塑语言服务行业的格局，未来的外语与翻译人才不能仅仅满足于掌握语言技能，而是要成为“一专多能”的复合型人才[16]，为此要加强翻译学科与其他学科的交叉融合，如计算机科学、语言学、跨文化、传播学、国际关系等学科，培养既懂语言又懂技术的复合型人才。开设语言学与计算机科学交叉课程，如计算语言学、自然语言处理等，培养学生的语言处理和分析能力；开设跨文化交际、中西文化对比等课程，提高学生的跨文化交际能力；开设翻译市场与营销等课程，培养学生的翻译市场意识。例如，江西师范大学外国语学院紧跟数智时代发展新形态，联合计算机信息工程学院，成立江西师范大学语言智能研究中心。深入探索“人工智能 + 外语教育”的创新性教学模式，主抓翻译教育智能化转型，大力培养翻译教师技术素养、搭建沉浸式智慧学习空间。
(三) 创新教学资源与教学方法
教师应采用以学生为主体的教学方法，如项目式学习、翻转课堂、案例分析、模拟翻译场景的角色扮演(如翻译员、客户、编辑等)、混合式学习和远程教学等方法，激发学生的学习兴趣和主动性，提高其实践能力和创新思维。此外，还应充分利用数智技术，如云计算平台、在线学习平台、虚拟实验室等，构建共享的翻译教育资源库，包括电子书籍、在线课程、翻译工具等，为学生提供更多样化的学习资源和实践机会。例如，曲阜师范大学翻译学院注重数智赋能人才培养，在外语教学中积极引入人工智能的教学手段。利用知识图谱、多媒体教学资源等数智技术，帮助学生理解和掌握知识点。创建政治话语翻译历时语料库、儒学海外传播数据库等，为智慧化教学与研究提供数据支持。
(四) 构建实践导向的教学体系
创新翻译人才的培养要注重实践教学环节的设计，构建“课程–平台–项目–赛事”实践教学体系，加强校企合作，打造实验实训平台，如脑科学中心、计算机辅助翻译、同声传译等。同时，积极拓展第二课堂、社会实践等，举办专业赛事，推动实践教学改革。具体如下：
1) 开设校企合作课程：与翻译公司、本地化服务提供商等建立合作关系，邀请业内资深翻译专家作为兼职教师或客座教授，为学生开设相关技术课程，提供行业前沿的知识和技能。
2) 搭建产学研合作平台：高校与企业共同搭建数智技术平台，如翻译记忆库、术语管理系统等。这些平台可以为学生提供便捷的工具和资源，提高其翻译效率和准确性。
3) 开展翻译项目实践：设计翻译项目实践课程，让学生在真实或模拟的翻译项目中锻炼和实践翻译技能。例如，上海应用技术大学利用创新翻译技术，开辟“翻译 + 技术”的新赛道，引入生成式人工智能等技术，开展翻译技术服务外语创新的实践。华东师范大学翻译硕士中心与上海策马翻译有限公司合作，开展了一系列翻译项目合作，不仅提高了学生的实践能力，还推动了数智技术在翻译教育中的深度融合。
4) 举办翻译竞赛等活动：组织翻译竞赛、翻译工作坊等活动，激发学生的翻译兴趣和创造力，提高学生的翻译水平。例如，上海电力大学连续举办7届“上电杯”全国科技翻译大赛、中国石油大学(北京)连续举办6届全国能源翻译大赛，对推动科技翻译领域的发展起到了积极作用。
(五) 构建基于学习成果导向的评价体系
创新翻译教学评价体系应该体现产出导向，以“学”为中心，更加注重学生的实践能力和创新能力。除了传统的笔试和口试外，还应引入机器翻译评估、翻译项目报告等评价方式，开发基于人工智能的教学评价系统，以实时反馈学生翻译能力、全面评估其综合素质。
综上所述，基于数智技术的翻译课程设计需要注重市场需求及应用导向、跨学科融合、实践导向等原则，通过增设翻译技术课程、跨学科课程整合以及实践教学环节设计等方式，培养学生的实际应用能力和创新能力，为翻译行业的未来发展培养更多高素质的创新型翻译人才。
7. 数智技术在创新翻译人才培养中的有效路径
1) 优化课程设置：高校应根据市场需求和数智技术的发展趋势，优化翻译专业的课程设置，增加与数智技术相关的课程和实践环节。
2) 加强师资队伍建设：引进和培养具有数智技术背景的翻译教师，加强技术素养和技能培训，提升教师的专业素养和教学能力，为学生提供优质的教学资源。同时，转变教师的传统角色，从知识传授者到学习引导者，从技术使用者到技术融合者，从学习评价者到反馈提供者。
3) 强校企合作与产学研结合：与科技公司、翻译企业等建立合作关系，共同开展数智技术赋能翻译人才培养的项目和实践，为学生提供丰富的实践机会和就业渠道。
4) 创新教学模式与教学方法：引入小班教学、翻转课堂等新型教学模式，激发学生的学习兴趣和主动性。利用数智技术丰富教学资源，提升教学效果和学生的学习体验。采用线上线下混合式、讨论式、参与式等新型教学方式，激发学生的学习兴趣和主动性，提升教学效果。
5) 注重学生的综合素质培养：在培养学生的语言技能的同时，注重提升其跨文化交际能力、技术应用能力和创新思维。鼓励学生参与跨学科研究和实践，培养具有国际视野和跨学科知识背景的复合型人才。
综上所述，数智技术在翻译人才培养中的有效路径包括加强校企合作与产学研结合、创新教学模式与教学方法、注重学生的综合素质培养。这些路径的实施将有助于培养适应新时代需求的高端翻译人才，推动翻译教育的创新和发展。
8. 结论
数智技术为翻译人才培养提供了新的机遇。数智技术在翻译教育中的应用对于提升教学效率和质量至关重要，它能够为学生提供更加丰富和灵活的学习资源。传统的翻译教育模式需要与数智技术深度融合，以创新教学方法和课程设计，更好地适应数字化时代的需求。数智技术有助于实现教育公平，通过在线教育等方式，使得优质教育资源能够覆盖更广泛的地区和群体。教师需要不断更新自己的数智技术能力，从传统的知识传授者转变为学习引导者、技术融合者和反馈提供者，以适应教育技术的发展和教学需求的变化。传统的教育评估体系需要改革，引入多元化的评价方法，以更全面地评估学生的学习成果。
然而，数智技术在创新型翻译人才培养中也面临着一些挑战，如技术更新迅速与教育资源分配不均、教师技术素养与培训需求以及学生自主学习能力与自律性的培养等问题。应用导向、技术服务创新是高校应对以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革的全新定位。为此，我们需要继续深化对数智技术的研究和应用，构建创新型翻译人才培养模式，不断优化教育资源配置，提升教师的技术素养和教学能力，同时引导学生合理利用数智技术资源，培养自主学习和终身学习的习惯，以推动翻译教育的持续发展和创新，培养适应数字时代需求的创新型翻译人才。
9. 未来研究方向
随着数智技术的不断发展和应用，翻译人才培养正面临着前所未有的机遇和挑战。未来相关研究可以关注以下几个议题：
1) 个性化学习路径的构建与优化：利用大数据和人工智能技术，研究如何根据学生的兴趣、能力和需求，构建个性化的翻译学习路径，以提高学生的学习效果和满意度。探索如何优化个性化学习路径的推荐算法，以更准确地匹配学生的学习需求和资源。
2) 翻译教育中的技术伦理问题：探讨在翻译教育中使用数智技术时遇到的伦理问题，如数据隐私、机器翻译的准确性和责任归属。
3) 翻译教育中的大数据分析：利用大数据分析学生的学习行为，评估教学效果，以及优化课程设计。
4) 翻译教育中的多模态教学方法：研究结合文本、音频、视频等多种模态的教学方法，提高翻译技能的培养效果。
这些研究方向不仅有助于推动翻译教育的发展，还能够为翻译行业培养适应未来需求的高素质人才提供理论支持和实践指导。
NOTES
1https://fl.sit.edu.cn/2023/1215/c2705a221036/page.htm.