1. 引言
“口译教学”是将口译视为一种专业化、甚或职业化教育的活动，以培养具备必要双语或多语水平的学员从事口译工作的职业化能力为目的的教育行为和过程[1]。为满足社会经济发展的需求，完成中国高等教育从规模发展到以质量提升为核心的内涵式发展的转变，中央在2015年颁布《翻译本科专业教学质量国家标准》，明确提出了翻译本科专业应培养应用型翻译人才，以期提高口译教学质量[2]。近年来，面对复杂的国际舆论环境，“讲好中国故事、传播好中国声音”成为国家文化软实力建设的重要任务。2021年5月31日，习近平总书记在主持十九届中央政治局第三十次集体学习时强调，讲好中国故事，传播好中国声音，展示真实、立体、全面的中国，是加强我国国际传播能力建设的重要任务[3]。2022年8月25日，习近平总书记在给外文出版社外国专家的回信中指出，“翻译是促进人类文明交流的重要工作”[4]。在此背景下，口译成为跨文化叙事的载体，而口译教学承担起培养“既能精准传译语言，又能灵活适配文化语境”人才的责任，成为加快构建中国话语和中国叙事体系的热点话题。
近年来，有关口译研究文献的数量总体呈上升趋势，研究主题涉及口译笔记、口译策略、教学模式等多个方面，反映了国内研究者对口译课程的重视。然而，近三年口译教学研究文献的数量不断减少。CiteSpace作为知识图谱可视化工具，主要用于分析研究领域的发展趋势、研究热点及演进路径，广泛应用于学术研究和学科分析中。因此，本研究旨在利用CiteSpace工具，对CNKI数据库中口译教学研究文献进行系统归纳与分析，从关键词、发文量、研究作者等维度进行分析整理，系统阐述文献中的研究热点、发展趋势及其演变路径，以期为未来的口译教学研究提供支持和参考。
2. 数据来源与研究工具
2.1. 数据来源
本文研究采用文献计量分析方法，以中国知网(CNKI)学术期刊数据库为数据来源。作者通过设定“口译”、“交替传译”及“教学”等主题词进行高级检索，时间范围设定为1995年至2025年2月6日，初步获得125篇相关文献。为确保研究的准确性和科学性，研究者对125篇文献进行了严格筛选，手动剔除了葡萄牙语种的、俄罗斯语种的、国外研究者等无效的口译研究文献。经过人工核查后，最终确定107篇符合要求的学术论文作为研究样本，样本有效率达85.6%。这些文献包含作者姓名、论文题目、内容摘要、关键词、作者机构及参考文献等完整信息。笔者将筛选后的107篇文献以Refworks格式导出并保存为文本文件，随后导入CiteSpace可视化分析软件，绘制出我国口译教学知识图谱。
2.2. 研究工具
本研究采用知识图谱可视化分析方法，以陈超美教授于2004年开发的CiteSpace软件作为主要研究工具。该软件通过构建文献引用网络，清晰展现学科发展的历史轨迹；通过聚类分析技术，识别研究主题的分布特征；通过时间序列分析，把握研究热点的演变趋势。作为一款专业的文献计量分析工具，CiteSpace能够有效识别研究热点、追踪学术前沿，并揭示知识演进过程中的关键转折点。本研究使用CiteSpace-6.3.1版本对我国口译教学研究的现状和相关热点进行可视化分析。
3. 文献计量分析
3.1. 年度发文量分析
1995年~2025年，我国口译教学研究文献数量大致可以分为3个阶段(见图1)。第一阶段稳定增长期(1995~2016年)：自中国在2001年加入世界贸易组织，高校开始重视口译教学，教学理论多借鉴西方口译研究，聚焦“交替传译训练”、“笔记法”和“口译技巧”等基础教学模式。2006年教育部批准设立“翻译硕士专业学位(MTI)”，推动口译教学体系化。第二阶段高速增长期(2016~2022年)：这一时期，我国引入任务型教学、翻转课堂等新模式，出现计算机辅助口译(CAI)、语料库应用。我国口译教学研究愈加关注“中国特色话语对外传播”、“外交口译”等国家战略需求。这些带动了口译教学研究热潮，发文量迅速增长。第三阶段调整与转型期(2022~2025年)：这一时期，由于语音识别、神经机器翻译冲击传统教学模式，口译教学研究转向“人机协作”和“AI辅助翻译”，导致重复性口译教学策略的研究文献大幅减少。
Figure 1. Literature related to interpretation teaching studies in China, 1995~2025
图1. 1995~2025年我国口译研究教学相关文献
3.2. 论文作者分析
学术作者分析是探究学科领域内学者协作模式与影响力分布的有效方法。通过识别特定研究方向中的核心学者，研究者能够系统梳理学者间的合作网络结构，追踪学术合作关系的动态演变趋势。这种分析不仅可以量化评估关键学者的学术贡献度，还能为促进跨机构合作提供数据支撑的决策参考。在CiteSpace中选定Author作为节点类型，运行分析后得到中国口译教学研究领域的作者共现网络可视化结果(见图2)。如图2所示，字体的大小反映了作者发文数量的多少，连线的数量反映了作者间的合作频率。其中，温年芳、刘和平、柴明颎、李洋在该领域的研究成果较为丰富。上海外国语大学温年芳基于认知心理学中的信息加工理论，系统阐释了交替传译中笔记符号对信息处理与记忆巩固的认知机制，并由此反思当前口译教材编写与教学实践中存在的认知偏差[5]。刘和平立足中国口译市场的实际需求，系统论证了分层级口译教学大纲的设计原则、内容框架及实施路径，强调构建职业化口译培训体系的战略价值[6]。柴明颎通过梳理现代口译发展脉络与职业特性，提出口译教学应向专业化方向转型的学术主张，并从学科建设角度论证了口译研究专业化的时代意义[7]。
为系统梳理国内口译教学领域学者的学术贡献，笔者借助CiteSpace工具，绘制了中国口译教学研究作者频次表(见表1)。从表1可知，2003年作者姚艳波就从口译训练的吉尔模式与厦门大学模式的比较以及脑记和笔记关系的分析中，阐明了笔记教学的必要性，并对笔记教学内容、教学步骤及教学评估进行了精心的设计[8]。李洋基于口译语料库结合Moon的语块定义和Biber的机切语块理论和语用功能的解释框架，通过AntConc的N-gram提取、过滤并统计4词预制语块的使用频率，考察了学生在交替传译中如何实现其三种不同的语用功能[9]。陈海涛在2019年分析了口译能力影响的因素，探讨了汉英交替传译中学生存在的问题，运用语块理论，结合汉语语块的特点，对口译教学实践提出了一些具体的方法，以期提高专业学生的语块认知意识和运用能力，促进其口译产出的准确性和流利性[10]。但总体来看，目前各研究作者彼此之间合作程度并不高，只有少数作者群体达成了稳定的合作交流关系。
Table 1. Frequency of authors in Chinese interpretation teaching studies (Partial)
表1. 中国口译教学研究作者频次(部分)
序号 |
频次 |
中心性 |
年份 |
作者 |
序号 |
频次 |
中心性 |
年份 |
作者 |
1 |
5 |
0 |
2003 |
姚艳波 |
16 |
1 |
0 |
2021 |
周晶 |
2 |
3 |
0 |
2016 |
李洋 |
17 |
1 |
0 |
2017 |
陈瑜 |
3 |
2 |
0 |
2019 |
陈海涛 |
18 |
1 |
0 |
2010 |
皇甫姝瑜 |
4 |
2 |
0 |
2019 |
翟佳羽 |
19 |
1 |
0 |
2014 |
陈惠惠 |
5 |
2 |
0 |
2012 |
孔洁 |
20 |
1 |
0 |
2020 |
袁业涛 |
6 |
2 |
0 |
2013 |
杜领利 |
21 |
1 |
0 |
2021 |
巢玥 |
7 |
2 |
0 |
2015 |
隋丹妮 |
22 |
1 |
0 |
2018 |
祝伟国 |
8 |
2 |
0 |
2016 |
穆雷 |
23 |
1 |
0 |
2020 |
王剑娜 |
9 |
2 |
0 |
2007 |
柴明颎 |
24 |
1 |
0 |
2011 |
何蒙蒙 |
10 |
2 |
0 |
2005 |
黄建凤 |
25 |
1 |
0 |
2022 |
郭聪 |
11 |
2 |
0 |
2015 |
王晓露 |
26 |
1 |
0 |
2022 |
毛岚 |
12 |
2 |
0 |
2014 |
张娟 |
27 |
1 |
0 |
2019 |
沈悦 |
13 |
1 |
0 |
2008 |
温年芳 |
28 |
1 |
0 |
2012 |
叶荔 |
14 |
1 |
0 |
2016 |
杨婷 |
29 |
1 |
0 |
2017 |
沈志贤 |
15 |
1 |
0 |
2010 |
马一川 |
30 |
1 |
0 |
2019 |
杨浩浩 |
Figure 2. Visualization and analysis of Chinese interpreting teaching research authors
图2. 中国口译教学研究作者可视化分析图
4. 文献分析研究热点与趋势
4.1. 关键词共现图谱分析
在CiteSpace中的Node types一栏中选择Keyword，阈值设置为25，其余部分保持默认设置，得到我国口译教学研究关键词共现网络图(见图3)。关键词共现网络图是一种基于文献计量分析的可视化工具，通过呈现学术文献中高频关键词的共现模式，直观揭示研究主题间的内在关联。该图表采用节点–连线的图谱结构：节点尺寸反映关键词在文献集中的出现频次，节点间连线的粗细则表征关键词对在原始文献中的共现强度，节点颜色分区则通过聚类分析映射不同研究主题的分布特征。
基于CiteSpace的文献计量分析结果，整理出我国“口译教学研究”频次数排在前30的关键词(见表2)。根据表2可知，“交替传译”在2003年的关键词共现分析中频次最高，成为该年度最具代表性的研究主题，同时“口译能力”、“记忆训练”、“教学模式”、“口译笔记”和“反思”等关键词共同构成了不同时期口译研究的重点方向。其中，口译笔记直接决定着口译内容的完成度和译文质量，是口译教学的关键环节[11]。这些高频关键词清晰地勾勒出学界长期关注的核心领域，即围绕“交替传译”这一主要形式，聚焦于教学方法论、学生译员的能力培养和口译笔记、记忆等基础技能训练，与2015年发布的《翻译本科专业教学质量国家标准》相呼应。
在全球化与人工智能技术飞速发展的背景下，口译教学面临新机遇与挑战[12]。“数字口译”应运而生，然而表2中直接反映技术赋能的“数字口译”关键词仅出现2次，频次排名19，且中心性为0，“人机协同口译教学”、“AI辅助翻译”等更能体现深度技术融合的前沿概念在Top30关键词中完全缺失，这表明相关研究仍多停留于“数字口译”的宏观趋势探讨或零星技术应用尝试，远未形成系统性的研究热点或实践范式。造成此类的原因，可能是数字技术发展的速度远超口译教学研究与实践的适应周期，学者在面对技术工具如何实质性提升核心口译能力，尚未进行深入论证和有效评估。
Figure 3. Nodal mapping of keywords for research on interpretation teaching studies in China (Span: 1 year)
图3. 中国口译教学研究关键词节点图谱(跨度：1年)
Table 2. Frequency, centrality and year of keyword co-occurrence (partial)
表2. 关键词共现频次、中心性及年份(部分)
序号 |
频次 |
中心性 |
年份 |
关键词 |
序号 |
频次 |
中心性 |
年份 |
关键词 |
1 |
43 |
1.06 |
2003 |
交替传译 |
16 |
2 |
0 |
2012 |
形式图式 |
2 |
16 |
0.36 |
2008 |
口译教学 |
17 |
2 |
0 |
2008 |
技能 |
3 |
15 |
0.27 |
2007 |
口译 |
18 |
2 |
0 |
2019 |
教学策略 |
4 |
6 |
0.06 |
2009 |
教学 |
19 |
2 |
0 |
2005 |
数字口译 |
5 |
6 |
0.1 |
2010 |
视译 |
20 |
2 |
0 |
2009 |
模式 |
6 |
4 |
0.03 |
2008 |
笔记 |
21 |
2 |
0 |
2010 |
符号 |
7 |
4 |
0.06 |
2014 |
语块 |
22 |
2 |
0 |
2011 |
翻译专业 |
8 |
4 |
0.13 |
2010 |
口译能力 |
23 |
2 |
0 |
2006 |
记忆训练 |
9 |
3 |
0.05 |
2022 |
口译笔记 |
24 |
2 |
0.01 |
2014 |
使用频率 |
10 |
3 |
0.08 |
2016 |
预制语块 |
25 |
2 |
0.01 |
2013 |
口译训练 |
11 |
3 |
0.09 |
2010 |
学生译员 |
26 |
2 |
0.01 |
2013 |
图式理论 |
12 |
2 |
0 |
2005 |
会议口译 |
27 |
2 |
0.01 |
2009 |
教学内容 |
13 |
2 |
0 |
2008 |
反思 |
28 |
2 |
0.01 |
2005 |
教学模式 |
14 |
2 |
0 |
2014 |
同声传译 |
29 |
2 |
0.01 |
2008 |
模块 |
15 |
2 |
0 |
2016 |
学生 |
30 |
2 |
0.02 |
2016 |
英语教学 |
4.2. 关键词聚类图谱分析
在图3的基础上，点击CiteSpace工具中的聚类分析功能，得到我国口译教学研究的关键词聚类图谱(见图4)。基于图4的聚类分析结果，本研究识别出7个具有统计学显著性的主题聚类(Q = 0.6546 > 0.3, S = 0.9472 > 0.7)。其中规模最大的聚类为“交替传译”(聚类0)，涵盖“教学大纲”“听辩能力”“笔记形式”等核心要素；“口译”(聚类1)聚焦“口译能力”“教学模式”“职业化”“笔记”等维度，体现了学者对口译教学范式与能力标准的探索；“口译教学”(聚类2)则包含“情景学习”“多模态”“学生主体”等关键词，显示学者对学习环境和口译教学互动方式的初步关注。此外，学生译员、数字口译、英语、策略等聚类也形成独立聚类，但规模相对有限。虽然“数字口译”(聚类4)作为独立聚类出现，但其规模(Size = 6)显著小于核心技能类聚类，如聚类0和聚类1，且其节点在图谱中相对稀疏、边缘化， 这表明所谓“数字口译”研究可能尚处于概念引入或初步探索阶段，远未形成研究热点群集，与表2数据相吻合。进入21世纪，AI技术倒逼口译教学重新定位“译员核心素养”。然而，图4关于“译员核心素养”的讨论，主要仍围绕在传统的“口译能力”(聚类1)、“口译笔记”(多聚类)、“听辩能力”(聚类0)等技能维度，以及较笼统的“职业化”(聚类1)概念上。对于新时代译员不可替代的核心能力究竟是什么，以及如何培养这些能力，尚未形成清晰、聚焦的研究聚类。此外，图4的任何一个聚类，即使是在包含“多模态”的聚类2中，也未见口译教学与跨文化传播、中国叙事等方向的明确关联，这清晰地反映出口译教学研究对国家重大战略需求的响应存在严重滞后和脱节，国内学者过于专注于语言技能和传统口译教学模式本身，未能将口译教学置于国际传播能力建设的宏大背景。基于上述分析，笔者可以预见数字技术和口译教学模式改革将是未来口译教学研究的重要组成部分。
Figure 4. Keyword frequency clustering mapping of research on interpretation teaching studies in China (Span: 1 year)
图4. 中国口译教学研究关键词频次聚类图谱(跨度：1年)
4.2.1. 数字口译
数字口译泛指依托数字技术，如视频会议、语音识别、AI等，实现的口译服务模式，其发展得益于互联网技术、云计算及自然语言处理(NLP)的进步。近年来，机器口译在语音识别、神经机器翻译和语音合成三大模块取得显著进展。尽管机器在语音转写等环节已超越人类效率，但复杂语境下的语用推理、文化调适等核心能力仍依赖人工译员。卢信朝的对比研究表明，机器对语音韵律、文化负载词和隐喻表达的识别准确率不足60%，且难以处理即兴演讲中的模糊信息[13]。数字口译的核心价值在于为创新教学模式提供关键的技术工具与环境支撑，其目标是提升教学效率，而非替代教学本身。
4.2.2. 口译教学模式
口译教学模式的更新始终与技术发展、社会需求变化保持同步，它是“数字口译”技术落地的载体，也是培养“译者核心素养”的路径。陈菁教授指出，新时代口译教育需聚焦“信息素养、高端能力、职业胜任力、跨文化能力”四大目标，推动课堂与职场的无缝衔接[14]。2020年全球公共卫生事件暴发后，传统面对面教学模式受空间限制，口译教学逐渐向“线上 + 线下”融合模式转型，其中视频会议场景下的口译实训已成为专业培养的必备环节。它利用技术创设复杂、真实的交际场景，采用人机协同的任务设计，强调学生的主体性与探究性学习。据《中国翻译与语言服务行业发展报告》显示，2023年国内86%的MTI院校已引入智能口译训练系统，较2018年增长320%。因此，未来的人机协同不应是简单替代，而应构建“机器先处理结构化信息，然后人类负责译后编辑”的新型分工模式。
4.3. 研究演化趋势
4.3.1. 关键词时间线图分析
Figure 5. Chronological mapping of keywords at the forefront of research on interpretation teaching studies in China
图5. 中国口译教学研究前沿关键词时序图谱
点击CiteSpace软件的Timeline View功能，可得到我国口译教学研究前沿关键词时序图谱(见图5)。该图谱采用横向时间轴布局，从左至右依次呈现研究主题随时间推移的递进关系，其中每个时间节点均对应特定阶段的核心研究议题。基于此，研究者能够追溯口译教学领域“从哪来、到哪去”，并清晰把握其研究主题的历时性演变特征，最后得出我国口译教学的三个发展阶段。
1) 理论奠基期(2003~2010年)：“交替传译”“口译教学”等基础概念及教学框架相关研究开始出现，学界初步探索教学内容和教学模式，着重探讨口译教学的基础训练方法，包括笔记技巧、信息处理策略等内容，主要吸收借鉴了国际口译研究的理论成果。
2) 深化拓展期(2010~2020年)：口译教学研究分支细化，研究呈现爆发式增长。计算机辅助教学技术、语料库语言学等新方法被引入教学实践，“视译”“会议口译”“口译技巧”“学生译员”等关键词涌现。同时研究者们开始关注具有中国特色的外交话语传译等国家战略议题，从教学场景、技能训练到译员主体，全方位深入，口译教学研究体系逐渐丰富。
3) 融合创新期(2020 ~2025年)：在这一时期，人工智能技术快速发展。研究者们聚焦“多模态”“情境学习”“数字口译” 等关键词，利用数字化手段和技术，创设多元教学环境进行口译教学，重心转向译员核心能力培养和人机协同模式探索，聚焦于国际传播能力建设和政治话语翻译研究，反映了数字化时代口译教学变革与我国实践需求。
4.3.2. 关键词突现分析
Figure 6. Keywords of interpretation teaching studies in China research suddenly appeared on the map
图6. 中国口译教学研究关键词突现图
本研究基于CiteSpace软件的突现词分析功能，对近三十年中国口译教学研究的热点演进进行了系统考察(见图6)。图6表明，关键词在时间序列中的分布位置与其前沿性程度密切相关，即位于时序序列末端的关键词往往代表最新研究趋势。通过解析突现条长度(反映话题持续周期)和突现强度(表征研究热度)两个关键指标，研究清晰地勾勒出该领域学术焦点的动态迁移路径。研究发现，中国口译教学研究经历了明显的范式转换。初期(1995年~2010年)，学术探讨主要围绕基础理论构建和教学方法探索。“交替传译”率先成为热点，“笔记”“技能”“口译”紧随其后，主要聚焦口译核心技能和基础概念。这是因为，口译教学研究属于起步阶段，学者需先明确基础范畴，才能搭建理论框架。由于核心技能是口译实践与教学的根基，自然成为初期探索重点，为后续深入打基础。中期(2010年~2020年)，学者开始关注教学评估和质量标准、译员培养主体与能力体系和口译训练科学性，并引入“图式理论”辅助口译理解，契合口译教学从“教技能”到“育人才、建体系”的需求。近期(2020年~2025年)，“口译教学”注重教学体系整合，聚焦语言资源深度运用，贴近教学落地、语言微观层面，结合线上教学、复杂场景口译等时代需求，显著转向人工智能辅助教学、虚拟仿真训练等技术创新方向，深刻反映了口译教育对社会技术变革和行业需求的适应性调整。
5. 问题与展望
5.1. 存在的问题
我国口译教学研究自上世纪90年代中期以来取得了显著进展，呈现出持续深化的发展态势。从研究发展轨迹来看，该领域经历了从单一到多元的转变过程，研究视野不断拓宽，学术关注点日益丰富。具体而言，当前研究已形成较为完整的研究体系，涵盖了口译认知过程、教学策略优化、技术赋能教学等多个重要维度。然而，通过系统性文献梳理发现，现有研究仍面临若干关键性挑战。
第一，传统教材内容更新速度难以匹配快速发展的行业需求。计算机辅助翻译已成为翻译研究的前沿热点[15]，但部分口译教材仍沿用传统教学模式，未能及时融入AI辅助口译、语音识别等新技术，缺乏对真实口译场景的适应性内容。
第二，口译笔记训练体系缺乏科学性和系统性。许多教材以“个人化”为由简化笔记教学，缺乏标准化训练框架。部分院校将笔记训练压缩为短期模块，未贯穿教学全程，导致学生依赖短期记忆而非职业化笔记技能。
第三，师生数字素养水平与智能化教学要求存在明显差距。部分高校教师无职业口译背景，教学局限于理论讲解。面对AI口译工具的普及，教学未明确区分“机器辅助”与“译员核心能力”的边界，部分课程陷入“技术工具培训”误区。而且，教师与学生缺乏对语音识别、语料库工具的有效应用能力，技术整合停留在表面。
5.2. 前景展望
第一，将AI与口译教学深度融合。基于图4聚类2 (口译教学)中已显现的“多模态”和“情境学习”关键词，以及图4聚类4 (数字口译)的存在，译员应在AI辅助笔记、智能术语库、实时语音修正等领域进行深入探索，以提升自身的口译效率。教师应将语音识别、机器翻译、虚拟现实等技术，广泛应用于口译课堂。在“情境学习”框架下(如图4所示)，创设模拟国际会议、新闻发布会等多模态沉浸式训练环境，并基于数据，实现学生的个性化教学方案。
第二，注重中国话语体系与国际传播能力培养。无论是在表2前30关键词，还是在图4所有聚类中，“非语言交际”、“受众分析”、“中国话语”、“叙事策略”等直接服务于“讲好中国故事”战略的核心能力关键词完全缺失，这暴露了口译教学研究与国家战略需求的严重脱节及跨文化维度的系统性缺失。鉴于此，口译教学不仅要注重译员的肢体语言、表情、眼神交流等跨文化体态语和语调、节奏、停顿的训练，还需要根据目标受众的社会文化背景、认知习惯与偏好，创设新型的方法论教学，服务国家外宣需求，提升国际传播效能。
第三，构建坚实的资源共享基础与协作机制。图1显示，我国口译教学研究文献量在2022年后显著下降，而图6的突现分析进一步佐证了这一趋势——2020~2025年间，除“预制语块”出现一次微弱突现外，再无新兴研究热点涌现，这表明当前的口译教学研究面临创新乏力、可持续性不足的挑战。高质量研究资源，如优质案例、特色语料库、成熟技术方案的匮乏可能是重要制约因素之一。因此， 学者应系统整合国内各院校的优质课程录像、创新教案设计、设立“中国话语体系”与“跨文化能力培养”的特色教学案例库等语料资源，促进院校间的资源互通。
6. 研究结论与启示
本研究基于CiteSpace知识图谱分析技术，对1995至2025年间中国知网收录的口译教学研究文献进行了系统的计量分析。研究发现，在2001年至2004年间，口译教学研究形成首个研究热潮，随后2007年至2013年进入相对稳定的发展时期。从研究主题的演变轨迹来看，早期(1995年~2005年)对口译教学的研究主要集中于教学策略、课程设计等宏观层面，而近十年(2015年~2024年)则转向数字技术应用、教学模式改革等更具操作性的微观研究领域。然而，国内学者的研究重心过于专注于传统教学模式，缺乏将口译教育置于国际传播战略框架下进行系统性思考，而且“数字口译”研究尚处于初步探索阶段，远未形成具有学术凝聚力的研究集群，为推进口译教学研究的深入发展，未来学者应着重探索数字化教学手段的创新应用，构建更加符合学习者需求的新型教学模式。