1. 引言
AI是一把双刃剑，随着语言大模型深度介入，翻译行业在整体效率大幅提升的同时，也迫使越来越多的低端翻译人才面临失业危机。ChatGPT、Deepseek、Gemini等生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GenAI)等伪装成聊天工具的通用知识生成器，依托海量预训练语料，其翻译能力已经超越了一般的学习者[1]。当今翻译行业，简单重复性口笔译工作正在被机器翻译所取代。据统计，基于语料训练获得参数模型进行自动翻译的机器统计翻译(Statistical Machine Translation, SMT)为机器翻译市场创造了超过65%的收益。AI时代的翻译模式已经跨越了从头开始原创翻译的时代，取而代之的是先由AI翻译，再进行人工校准甚至AI自动校准的“译后编辑(Post-Editing, PE)”或“AI译后编辑(AIPE)”模式。人工智能与语言服务的融合势不可挡，了解和应用GenAI、语音识别、图像识别等人工智能翻译技术势在必行。
拥抱技术已经是大势所趋，翻译工具能力已经被提升到翻译专业能力体系的核心位置。2020年发布的《普通高等学校本科翻译专业教学指南》明确提出翻译专业学生应“具有熟练使用现代信息技术和翻译工具的能力”，进一步确立了翻译技术在翻译专业本科教育中的核心课程地位，使其从近十年的模糊概念扎实落地成为翻译能力要素。毫无疑问，高阶翻译工具能力是对服务国家战略、打造校本特色、推动译者职业化发展的重要支撑。
在上述背景下，翻译专业持续新增是服务国家战略的重要举措，但在教育数字化背景下仍存在一些普遍问题，如仍以英语专业的框架办翻译专业、专业课程设置不足等问题[2]。在翻译工具能力培养体系中，某些高校只开设了有限的“翻译技术”类课程，且翻译工具能力培养在各类翻译实践课程中较为薄弱，在全行业技术赋能的时代需求之下，如何促进人机共生形成技术赋能的育人合力，对于提升翻译专业人才数字化生存能力至关重要。人机共生机制研究毫无疑问应首先研究学习主体的范围、职责与边界。笔者认为，AI时代的智慧学习共同体已经超越了一般意义上的微课、慕课、多模态等丰富资源支撑的学习互动主体，而是演变为由学习者和助学者(包括人类教师与AI智能体)共同组成，以技术合力推动学习者认知方式转变为目标的学习集体。它超越了将技术仅仅视为工具的传统观念，致力于构建一个协同智能(Collaborative Intelligence)系统。然而，要实现这一愿景，必须解决当前翻译教学中存在的具体问题，如翻译工具能力的构成要素模糊不清，导致教学内容建构缺乏明确指引；翻译工具能力的培养模式仍显陈旧，未能形成依托数字化路径的互动式、项目式与研究型教学范式；AI工具与实训平台在教学中的介入不足，使得能力培养缺乏与时俱进的学科底色等。这些问题共同指向一个核心诉求：建立一个系统化的、可操作的机制，以促进翻译工具能力的有效提升。
2. 翻译工具能力评估
西班牙巴塞罗那自治大学PACTE (Process of Acquisition of Translation Competence and Evaluation，翻译能力习得与评估过程)研究小组提出的翻译能力模型影响深远，该模型将翻译能力解构为双语能力、言外能力、翻译专业知识能力、工具能力和策略能力五个子能力。其中，“工具能力”(Instrumental sub-competence)被定义为“与使用文献资源和用于翻译信息和通信技术相关的程序性知识”。Pym 认为，翻译工具包括数据库、术语库等一系列可以促进译者提高翻译速度和改善翻译质量的电子工具。在此基础上，Gopferich 提出“工具使用及研究能力”，将使用翻译记忆、翻译辅助软件等工具的能力纳入该模式。Jiménez 采用二分法将翻译工具分为通用技术工具和专门技术工具两类，并认为前者更为重要。通用技术工具中最重要的是网络、语料库及其检索软件。专门技术工具则指自动翻译和包括翻译记忆在内的计算机辅助翻译，包括机器翻译、翻译记忆、术语管理等。王华树将译者搜索工具/引擎和桌面搜索、搜索技巧、多元化搜索资源纳入译者搜索工具范围。结合当前人工智能和翻译行业发展趋势，本课题将“翻译工具能力”界定为“译者对各类翻译词典、百科全书、记忆库、术语库、语料库、翻译引擎、AI翻译工具、翻译管理软件等综合运用，以改善翻译质量、提高翻译效率或提高翻译项目管理水平的能力”。GenAI以其强大的内容生成、对话交互能力，极大地拓展了“工具”的内涵与外延，对译者的技能要求也发生了质的飞跃。因此，有必要在经典理论的基础上，对工具能力进行重构。
GenAI时代的译者不仅需要工具素养，更需具备一系列相互关联的技术素养，才能在人机协同的环境中发挥主导作用。首先是数字素养(Digital Literacy)，即通过数字技术安全、适当地访问、管理、理解、整合、交流、评估和创造信息的能力，涵盖了从基础的软硬件操作到高级的信息管理与内容创作。其次是数据素养(Data Literacy)。随着翻译行业日益数据化，译者需要理解并运用驱动AI系统的数据，包括理解语料库、翻译记忆库(TM)和术语库(TB)的构建原理，以及评估训练数据质量对AI输出结果的影响。最后是至关重要的批判性AI素养(Critical AI Literacy)，是更为高阶的元认知能力素养，要求译者不仅能用AI懂AI，还能够辨别AI输出中的偏见、事实性错误和“幻觉”(hallucinations)，并对其质量进行可靠性判断，并能深刻理解并处理AI翻译中涉及的隐私、版权以及文化蕴含可能丢失的伦理问题。
为解决当前翻译工具能力要素“模糊不清”的困境，本研究提出一个多维度的描述性量表，将抽象的能力概念转化为具体、可观察、可评估的绩效指标。笔者认为，有效的学习应是循序渐进的过程，从掌握基础知识到熟练操作，再到策略性应用，最终达到元认知层面的反思与创新。
该量表分为四个核心维度，每个维度下设若干能力项，并辅以不同熟练度(初阶、中阶、高阶)的量化指标。“基础认知能力”构成工具能力的地基，侧重于“知其所以然”；核心操作能力聚焦于主流翻译工具与技术的熟练使用，是“知其然”的实践层面；策略应用能力强调在真实、复杂的翻译任务中，综合运用多种工具与技术解决问题的能力；元认知能力的最高层级，要求学习者能够对自身的技术运用进行反思、评估和优化(图1)。
Figure 1. Translation instrumental competence assessment framework
图1. 翻译工具能力评估框架
3. 智慧学习共同体共生学习生态
GenAI时代的智慧学习共同体，内部主体的角色定位与互动模式是什么？这是人机共生关系首先要回答的问题。Garriso等认为：成功的在线学习体验由三种相互依存的“临场感”(Presence)构成：教学临场感(Teaching Presence)，指教师对教学过程的设计、引导和直接指导；社会临场感(Social Presence)，指学习者在共同体中展现个人特质、建立人际关系的能力；以及认知临场感(Cognitive Presence)，指学习者通过持续的反思与对话来建构意义的过程。然而，在GenAI时代，共同体的成员不再局限于人类。而是走向人机协同的双循环主体模式。Hutchins 提出的分布式认知理论认为，认知是社会性的、是通过人、物和环境的相互作用而实现的。由是观之，AI不是简单的外部工具，而是认知系统的一个内在组成部分，与人类共同分担认知负荷，形成协同智能。智慧学习共同体构建过程，本质上就是通过精心设计的人机分工与互动，系统性培育和提升三种临场感的过程。
在这一过程中，人类行动者中的教师角色发生了根本性转变，其核心价值从知识的拥有和传递，转向了AI无法替代的高阶思维与情感互动能力，转向学习架构师，其核心职责不再是讲解所有知识点，而是对整个学习生态系统进行顶层设计、过程编排与宏观调控，如创设有探究价值的、开放性的复杂翻译问题作为“触发事件”，聚焦于AI无法处理的深层次问题，规划不同学习阶段的互动形式；引导如何进行批判性思考并对学生的高阶能力进行评估。学生的角色则是主动的知识建构者与批判性探究者。在信息泛在化学习环境中，学生的学习重心从记忆知识转向应用和创造知识。其主要学习目标是学习如何提出高质量的问题，并利用AI对复杂问题展开探索，学会不盲从AI的输出，而是对其进行严格的审视、验证和修正，内化“批判性AI素养”，与同学协作，分享各自对AI输出的评估结果，在观点的碰撞中共同建构对问题的更深层次理解。
在新型智慧学习共同体框架下，AI行动者不再是静态的工具，而是动态的、响应迅速的教学伙伴。可以发挥以下三方面作用。第一，增强教学临场感。AI工具、智能体、数字人等，可以扮演高效的智能学伴和助教角色，自动完成批量批改客观题、检查基础语法错误等重复性劳动，将教师解放出来。同时通过追踪学生的学习数据，推送定制化的练习和学习资源，实现差异化教学。第二，提升社会临场感。语音交互型智能体，可以扮演不知疲倦的口语学伴；翻译质量监控型智能体，可以创造低焦虑学习环境，学生可以尝试各种翻译工具操作，而不必担心犯错或受到他人评判。第三，搭建认知临场感的脚手架。AI是强大的知识助手和苏格拉底式对话伙伴。在探究的“探索”阶段，AI可以快速提供海量的背景资料和多种观点，为学生提供丰富的认知原料。在“整合”阶段，通过精心设计的提示词，AI可以扮演“反方辩手”，挑战学生的观点，从而激发更深层次的思考。
综上所述，智慧学习共同体本质上已经演变为“人–机–人”共融反思型共同体。在教师设计的任务驱动下，学生首先独立思考，然后运用策略(如提示词工程)向AI提出请求，寻求信息、翻译建议或观点生成。这是学生主动运用工具能力的阶段。然后AI根据指令生成输出内容，而后进入真正意义上的学习发生的关键环节。学生不能止步于接收AI的答案，而是必须进行元反思，对AI的输出进行批判性解读：这个翻译是否准确？是否存在偏见？AI的论证逻辑是什么？其优势和局限性何在？学生带着这些反思的结果，进入小组或全班讨论，分享和辩护自己的评估，并聆听他人的见解。学习的焦点从获取AI答案转移到了对AI答案进行批判性评估。真正的认知提升，并非发生在人机交互的瞬间，而是发生在学生对该交互进行反思，并与他人进行深度对话的后续环节。这一机制的终极指向，正是人的核心价值——判断力、批判性思维和管理复杂信息的能力。
4. 翻译工具能力提升的内容模块设计
翻译工具能力提升是一项系统工程，需要在智慧学习共同体生态下，以实践能力为导向，依托的教学环节不仅包括《翻译技术》《AI辅助翻译》《翻译理论与实践》《英汉笔译》等课程，还应再延伸到专题讲座培训、在线资源共享、模拟企业实训等一系列内容模块开发中。所有内容模块都应对应翻译工具能力描述性量表，具有可衡量、可观测的指标内容，确保教学内容的针对性和系统性，使内容模块设置服务于最终的能力培养目标，使学习者在整个培养周期内，围绕核心能力要素在不同层次上反复学习，螺旋式提升。例如，学习者在初阶阶段对翻译记忆(TM)的理解可能仅限于其作为“辅助工具”的基本概念。在中阶课程中，学习者将学习如何高效管理和维护翻译记忆；在高阶模块中则需要理解如何策划和构建高质量的平行语料库，以作为检索增强生成(RAG)系统的核心知识源，从而直接影响AI的输出质量。螺旋式课程模块通过引导学习者在不同技术环境(计算机辅助翻译工具、大型语言模型、RAG系统)中反复应用和反思同一核心翻译理念，构建起具体到抽象的认知图式()。
Table 1. Content modules for translation instrumental competence development
表1. 翻译工具能力提升的内容模块
能力维度 |
二级维度 |
内容模块 |
基础认知能力 |
基础认知能力 |
高级信息取证与数字伦理 |
AI认知能力 |
机器翻译与AI翻译的技术谱系 |
数字伦理意识 |
数据即资产：伦理与管理 |
核心操作能力 |
资源利用能力 |
资源的高效检索、整合与利用 |
平台操作能力 |
从CAT到TMS：精通翻译平台 |
提示词工程能力 |
提示词工程：从指令到对话的艺术 |
策略应用能力 |
译后编辑(PE)能力 |
从手动PE走向自动QA |
RAG辅助翻译能力 |
语言资产与RAG外挂 |
元认知能力 |
工具评估能力 |
翻译工具集成与有效评估 |
翻译质量评估能力 |
MQM质量评估框架应用 |
由于篇幅有限，现以“语言资产与RAG外挂”模块为例进行说明。该模块直接对应“RAG辅助翻译”能力项。模块的初阶目标是，阐明RAG技术旨在解决的核心问题：大型语言模型静态、泛化的训练数据导致的“知识截止”和“脱离语境”的弊病。其技术原理在于“检索–增强–生成”(Retrieval-Augmented Generation)：当接收到用户请求时，系统首先利用该请求在外部的、可信的知识库(如翻译记忆库、术语库、项目指南)中进行检索，找出最相关的信息片段，然后将这些信息与原始请求一同“喂”给大型语言模型(LLM)，引导其生成更准确、更符合特定语境的译文。RAG通过一个外部的、权威的知识库(翻译记忆库、术语库和风格指南等)，将信息动态地“注入”LLM输出的信息流，实现对模型输出的增强，最终生成的译文在一致性、准确性和品牌调性上远超未使用RAG的通用模型。中高阶的模块目标，是批判性地评估RAG系统检索到的多源信息的可靠性与相关性，并识别现有知识库中的信息空白或过时内容，并提出补充或修订建议，最终高质量地构建和维护语言资产，深刻理解它们已不再是传统意义上的“遗产”，而是驱动下一代AI翻译系统的动态“大脑”。整个模块的核心设计遵循分布式认知理论，将RAG系统不仅视为一个外部增强工具，更是学习者认知系统的一个内在组成部分。作为“学习架构师”的教师，不是单单讲解RAG的技术细节，而是设计具有探究价值的复杂翻译任务作为“触发事件”。如要求学生利用特定领域RAG知识库，翻译一份具有一定难度的行业文件。任务结束后提交一份语言资产评估报告，指出RAG检索到的三处有待商榷的信息，并提出具体的修订建议。教师聚焦于引导和评估学生的高阶能力(如何批判性地评估AI输出内容？如何识别并填补知识库的空白？如何进行有效的团队协作？)。RAG知识库也有助于搭建认知临场感的脚手架，能够快速提供海量的记忆库、术语库、语料库和风格指南，为学习者提供丰富的认知原料。在教师引导下还可以成为激发深度思考催化剂，引导学生进入元反思阶段，对AI的输出进行批判性解读，如：RAG检索到的TM匹配度是否最高？是否存在更佳选择？术语是否已经过时？在当前语境下是否适用？AI的翻译决策逻辑是什么？是否受到了低质量语料的偏见影响？现有知识库缺少了什么，导致AI无法生成最理想的译文？等。此外，RAG知识库也有助于提升社会临场感。作为主动的知识建构者，学生的学习重心从获取正确答案，转向批判性评估过程。在独立完成对RAG输出的评估后，学生将进入讨论环节，分享和辩护自己的评估结果，共同建构对“如何高质量地构建和维护语言资产”这一核心问题的深层理解。本模块的最终目标，是在人机共生的智慧学习共同体作用下，从单纯的语言服务提供者，转向能够有效利用、策划、管理语言资产，来构建更优人机协同系统的“知识战略家”，这正是未来译者在AI时代的核心竞争力与持续发展的强有力立足点。
5. AI翻译平台与翻译质量指标
内容模块的有效教学，离不开技术平台。高效、实用的技术平台是智慧学习共同体成功运作的物质基础。对平台的评估应从教学应用的视角出发，建立一个多维度的评估框架。该框架应至少包含以下五个方面：第一，核心CAT功能：包括翻译记忆、术语库的性能，支持的文件格式广度，以及内置质量保证检查的有效性。第二，AI集成与定制能力：应关注其集成的MT/GenAI引擎的数量与质量，是否支持灵活的提示词工程，以及是否允许用户利用自有数据训练定制化的翻译模型。第三，协作与项目管理功能：包括是否支持多人实时在线协作、角色分配的灵活性、项目进度的可视化追踪以及内置的沟通工具。第四，教学支持功能：平台对教育场景的友好度。评估点包括是否有专门的教育版或学术许可计划，是否提供学生学习进度监控、作业分发与批改等教学管理功能，以及对初学者而言的易用性。第五，安全性与可及性：包括数据安全认证(如ISO27001)、隐私政策合规性，以及平台的可及性(如完全基于云端，或提供跨操作系统的桌面客户端)。
依据上述评估框架，本研究对四款在行业与教育领域均有代表性的AI赋能翻译平台进行深入比较，结果如所示：
Table 2. Comparative evaluation results of translation platforms with embedded AI services
表2. 嵌入AI服务的翻译平台评估结果比较
评估维度 |
YiCAT |
Phrase |
Smartcat |
MemoQ |
核心CAT功能 |
支持多种格式，
依托Tmxmall海量
语言资产 |
支持50多种文件格式，QA功能完善 |
界面友好，支持50
多种文件格式，
云端运行流畅 |
功能专业深入，兼容性强，尤其适合处理复杂项目 |
AI集成与定制 |
集成20+个MT引擎，尤其擅长中文相关引擎；AI赋能功能持续更新 |
拥有自研的Phrase NextMT，AI驱动的QA和工作流自动化是核心优势 |
智能匹配最佳MT引擎，AI从用户编辑中持续学习，实现自适应优化 |
推出AGT技术，可通过globalese训练高度定制化的MT模型，支持自定义
提示词 |
协作与项目管理 |
实时协同翻译与
审校，项目进度
可视化，支持团队
管理 |
强大的项目管理功能，通过Orchestrator实现复杂工作流
自动化 |
“无限坐席”模式
利于大规模协作；
内置自由职业者
市场，便于项目外包 |
支持服务器部署，提供稳健的多人协作环境，适合LSP和企业内部团队 |
教学支持功能 |
提供教育版，集成了课程、作业、考试、竞赛等完整教学管理功能 |
侧重于培养学生使用企业级工具的能力，教学管理功能非其
核心 |
易用性高，免费版
功能强大，便于学生快速上手和开展项目式学习，缺乏教学
管理模块 |
提供学术许可，在高校中
普及率高，但平台本身
更偏向专业人士，教学管理需教师自行设计 |
安全性与可及性 |
获ISO27001认证，数据安全有保障；
完全基于Web，
访问便捷 |
获ISO27001、GDPR等多项认证，
安全性高；提供Web和跨平台桌面版 |
SOC II认证，
数据安全；完全基于Web，跨平台无障碍 |
支持云端和本地服务器
部署，主要为Windows
桌面版，Web版功能相对简化 |
平台选择不应是“非此即彼”的决定，而应是基于具体教学目标。对于侧重于培养符合中国市场需求、并希望实现教学管理一体化的高校，YiCAT凭借其强大的本土化功能和完善的教育版，是理想的首选。对于旨在让学生体验真实项目协作、并了解语言服务行业生态的课程，Smartcat的无限协作模式和内置市场提供了独特的价值。对于目标是培养能够进入顶级企业或LSP、熟练驾驭复杂技术工作流的精英翻译项目，Phrase或MemoQ则能提供最接近行业前沿的专业工具和实践环境。
智慧学习共同体的目标是促进反思与共生，仅仅让学生使用AI平台是不够的，还必须培养评估AI输出质量的能力。引入行业通用的自动评估指标是实现质量量化的有效途径，如IBM 2002年提出的BLEU (Bilingual Evaluation Understudy，双语评估替补)指标。BLEU值是一个介于0到1之间的数值(常以0到100的分数表示)，分数越高，代表机器翻译的质量越接近人工翻译。与BLEU衡量“相似度”不同，TER (翻译编辑率，Translation Edit Rate)的核心理念是衡量“修改成本”，衡量需要多少编辑操作才能将一段机器翻译的文本修改成与人工参考译文完全一致。这个指标被认为更贴近人类译后编辑(Post-Editing)实际，直接量化了修正译文所需的工作量。TER分数是一个百分比，范围可以从0到无穷大，但通常在0到100之间(即0%到100%)。TER = 0%是完美的翻译，无需任何修改。TER = 100%标识修改量巨大，相当于重写整个句子。TER > 100%标识极差的翻译，修改它比从头开始翻译还要费劲。TER的计算基于将一个序列(机器译文)转换为另一个序列(参考译文)所需的编辑操作(插入、删除、替换和移位)次数。然而，必须批判性地认识到，BLEU和TER等自动化评估指标，本质上是基于词汇和语序的表层匹配，无法有效评估译文的创造性、风格适应性、文化恰当性以及是否传递了原文的微妙内涵。一个BLEU分数高的译文可能读起来生硬、不自然，而一个TER分数低的译文也可能忽略了更深层次的语用错误。因此，在教学实践中必须向学生强调，这些指标仅能作为辅助参考和效率诊断工具，尤其适用于对一致性要求高的技术类文本进行快速质检，而最终的质量评估标准必须回归到人的专业判断与审美。
智慧学习共同体框架下，质量控制不仅是技术层面的要求，更是培养学习者批判性思维和专业素养的关键环节。BLEU和TER等量化指标提供了具体的反思锚点，学习者能够从感性认知转向理性分析，建立起科学的翻译质量评判体系。当学习者看到某段AI翻译的BLEU得分为0.65时，他们不再停留在“翻译还不错”的模糊判断上，而是会思考哪些词汇选择影响了准确性？语序调整如何提升流畅度？当TER为30%时，会重点关注词汇替换和语法调整，超过80%时则需要考虑重新构建句子结构。这种量化驱动的协作模式避免了主观评价的分歧，提高了讨论效率和改进效果。质量控制在智慧学习共同体机制下的翻译工具能力提升中发挥着“催化剂”作用，将技术工具、学习过程和能力发展有机结合，推动整个学习生态向着更加科学、高效和专业的方向发展。
6. 实施挑战与对策
将上述人机共生智慧学习共同体模式从理论框架转化为教学实践，必然会面临一系列现实挑战。预先识别这些挑战并制定应对策略，是确保教学改革成功落地的关键。
首当其冲的挑战是师资力量与观念更新。教师是教学改革的核心执行者。部分教师可能习惯于传统教学模式，对新兴的AI工具和平台感到陌生或持有疑虑，缺乏设计和引导人机互动式教学的能力。从“知识传授者”转变为“学习架构师”需要观念和技能的双重转变。因此需要组织体系化的、持续性的师资培训项目。内容不仅包括具体工具的操作，更应聚焦于教学法创新层面的培训，如如何设计项目式任务、如何引导学生进行批判性思考、如何评估学生的人机协作能力等。
其次，需要根据学生能力差异提供个性化支持。学生的数字素养、AI认知和学习主动性存在差异。在统一的教学进度下，部分学生可能难以跟上，而另一部分学生则可能觉得挑战不足，导致“数字鸿沟”在班级内部出现。需要充分利用AI平台的自适应学习功能，为学生推送不同难度和类型的学习资源与练习。同时，在课程设计上采用分层任务，设置基础性“必做”任务和拓展性“选做”任务，满足不同层次学生的需求。鼓励学生之间成立互助小组，让能力强的学生帮助暂时落后的同学，共同进步。
在资源与平台方面，也面临资金不足的挑战。高质量的AI赋能翻译平台、服务器部署以及正版软件许可通常需要不菲的资金投入。构建高质量的、特定领域的语言资产(语料库、术语库)也需要大量的时间和人力成本。需要积极寻求与企业的合作，争取学术版许可或共建实验室；优先选择提供强大免费版或教育版的云端平台，以较低成本启动教学。在语言资产建设方面，可以将其作为项目式学习或毕业设计的一部分，由师生共同参与、长期积累，逐步建立起具有校本特色的语言资产库。
7. 结语
随着AI翻译项目遍地开花，未来的翻译教学将越来越依赖人机共生的交互机制，翻译工具能力培养必须直面这一新的面向，在交互主体、内容、平台与质量等方面形成相互支撑的人才培养闭环。人机共生的智慧学习共同体理念，为理解AI在翻译工具能力习得提供了一个新的分析框架，和一个涵盖多重素养的层级化能力模型，泛在化、螺旋式的课程内容模块为课程改革提供了清晰的路线图。对主流平台的比较分析与教学应用建议，则为技术投资和教学设计提供了数据支持。本文提出的“人机共生、反思共融”型智慧学习共同体，有助于将翻译人才培养重点从单纯的工具操作者，提升为能够批判性地思考、管理和引领人机协同工作的未来语言专家，回应了现代语言服务行业对高层次、复合型人才的迫切需求。当然，任何评估模型的有效性与教学模式的实际效果，都有待长期教学实证研究来检验。为进一步增强严谨性与说服力，下一步，笔者计划采用混合研究方法验证这一模型的有效性，如采用问卷调查法对不同年级学生进行调研，以验证翻译工具能力描述性量表的信度和效度；采用专家访谈法，组织国内主流翻译公司资深译员和教师进行深度对话，对内容模块和教学模式的合理性进行评估与修正；通过对比实验班与对照班在翻译效率、译文质量等方面的差异，量化评估智慧学习共同体教学模式的有效性。本研究主要聚焦于工具能力，而译者的综合素养还包括跨文化能力、伦理判断、创造力等更多维度，这些维度与工具能力如何相互作用，也值得进一步深入探讨。展望未来，翻译教育的研究应继续深化对人机协同机制的探索，界定哪些是人类独有、不可替代的核心竞争力。我们追求的并非是用机器取代人，而是在一个技术无处不在的世界里，培养出能够驾驭技术、并以其独特的人类智慧创造更大价值的新一代翻译人才。
基金项目
重庆移通学院高等教育教学改革研究项目：GenAI时代翻译专业智慧学习共同体促进翻译工具能力提升机制研究(项目编号：24JG210)。