1. 引言
全球化时代，文化“软实力”竞争日益演变为以话语构建及其有效传播为核心的较量。作为承载地方性知识与价值观念的中国特色话语，其对外翻译与传播对于消解意识形态误解、促进国际社会对“中国智慧、中国方案”的理解与接受，具有不可替代的战略意义。在此背景下，探索行之有效的中国特色话语翻译教学模式，加强国际传播能力建设，服务“讲好中国故事、传播好中国声音”的国家战略，成为外语教育领域的重要课题。
与此同时，以大语言模型(Large Language Models, LLMs)为代表的人工智能正深入外语教育的各个环节。外语专业学生日益依赖AI工具完成翻译任务，“人机互动协商能力”(Human-AI Interactive Negotiation Capability, HAINC) [1]成为当今数智素养的重要维度。这一能力的培养在中国特色话语翻译教学中具有至关重要的地位。如果说西方主导的“他塑”式跨文化传播难免因其固有的文化立场与偏见造成误译与曲解，那么当前主流大语言模型因其训练数据的西方中心主义，则可能加剧并固化这种偏见，使学生在无意识中成为不准确话语的“二传手”，这对中国话语体系的权威建构构成了更为隐蔽的挑战。如何准确翻译中国特色话语，对于讲好中国故事起着关键作用。而随着语言数据资产在大数据时代的重要性日益凸显，语料库作为教学内容、技术和教研工具的价值得到广泛认可。然而，现有研究普遍对学习者使用语料库的动态过程及其产出的关注不足。与此同时，基于语料库的中国特色话语翻译研究虽已涌现，但大多聚焦于译文的宏观语言特征，语料处理与标注的精细度有待提升，且未能与新兴的LLM技术及教学过程研究有效结合。现有的中国特色话语翻译教学模式虽具启发性，但普遍未能系统探讨LLM生成内容在学生翻译能力习得过程中的具体作用与影响机制。本文通过整合三角互证、数据驱动学习与人机互动协商能力，构建并阐述一个综合性理论框架，提出基于该框架的教学模式设计，最后通过“精神之钙”的翻译案例，具体展示并验证该模式的实践效度。
2. 三角互证、数据驱动与人机协商
本教学模式的理论内核由三大支柱构成，形成了层层递进、相互作用的有机系统。“三角互证”(Triangulation)首先从方法论层面，为教学数据提供了结构化的对比框架。三角互证(Triangulation)是一个源自土地测量学的术语，是指利用与两个地标的距离和方向来确定第三个点的定位[2]。该方法旨在促进对假设的有效性检验，将研究发现锚定在更稳健的解释中，并允许研究者灵活应对研究中的未知挑战[3]。通过多个参照点提高测量准确性与可靠性，这一核心思想被社会科学所借鉴并发展成为一种关键的研究方法论，用以克服单一方法、单一观察者或单一理论研究所固有的弱点与内在偏见。社会学家邓津(Norman Denzin)系统地将三角互证划分为数据三角互证、研究者三角互证、理论三角互证以及方法论三角互证四种类型[4]。笔者将“数据三角互证”的从一种研究策略转化为一种核心教学方法，构建包含三种译本——学生自译本(Student-Generated Translation Corpus, SGTC)、大语言模型生成译本(LLM-Generated Translation Corpus, LGTC)和专家权威译本(Authoritative Expert Translation Corpus, AETC)的三角互证数据集。其理论意义在于有助于深化对中国特色话语跨文化传播规律的认识，并将“暂态”与“稳态”语料库相互印证的理念引入教学，拓展了翻译教学的理论边界；其现实意义则在于提升中国特色话语的国际传播效果，同时厘清大语言模型在翻译教学中的适用边界，促进AI与语料库技术的深度融合，最终提升人才培养质量 。
数据驱动学习(Data-Driven Learning, DDL)理论为学生的学习活动指明了方向——即像研究者一样，通过对比分析这三组数据自主发现问题与规律。而整个学习过程，尤其是生成LGTC和进行三角互证的过程，又恰恰是培养学生在人工智能时代人机互动协商能力实践场域。DDL鼓励学习者通过直接探究大规模真实语料，以归纳的方式自主发现语言规律与使用模式，从而培养其自主学习能力、批判性思维和元认知意识[5]。“三角互证型”语料库正是DDL理念在翻译教学中的理想实践载体。它为学生提供了一个结构化、多维度的真实“数据集”，使其能够深入探究不同译本在词汇选择、句法结构、语篇策略乃至文化内涵传达上的细微差异。在这一过程中，翻译反思日扮演了DDL“研究工具”的关键角色，是学生进行假设检验、归纳总结、形成个人翻译知识体系的“研究日志”。学生在日志中记录对比发现、分析差异成因、评估翻译策略，这一系列活动是元认知被激活并发挥作用的关键体现，构成了连接数据观察与能力内化的核心桥梁。
大语言模型的普及使得翻译活动从人与文本的二维互动，扩展为人、机器、文本的三维互动。在此背景下，“人机互动协商能力”(HAINC)成为译者必备的核心素养。HAINC整合了对大语言模型工作原理与局限性的认知理解、将宏观任务分解为子目标的策略性规划、设计并发布精准指令的实践操作、对AI输出进行批判性分析的评估，以及根据反馈动态调整策略的迭代优化。HAINC的五个核心环节——理解AI、设定目标、发布指令、分析反馈、调整策略——在本质上是通用元认知调控能力在人机交互这一特定情境下的具体化表现。它与教育心理学中的元认知调控循环(计划–监控–评估–反思/调整)在结构上高度同构。例如，“理解AI”与“设定目标”对应元认知中的“计划”阶段，涉及对工具能力和任务需求的评估；“发布指令”是计划的“执行”；“分析反馈”则是对执行过程和结果的“监控”与“评估”；而“调整策略”则体现了基于评估的“反思与调整”。因此，培养人机互动协商能力不仅是教授一项技术操作技能，更是在训练一种高阶的、可迁移的元认知能力，这对学习者在人工智能时代的终身学习至关重要。
基于上述三个理论的有机结合——“三角互证”的方法论，“数据驱动学习”的路径，和培养“人机互动协商能力”的核心目标——我们设计了一套包含四个具体实施阶段的教学闭环，通过结构化的任务设计，系统性地培养翻译实践中学生的人机互动协商能力。
3. “三角互证型”语料库的生成与应用机制
本教学模式的核心是构建并应用一个动态的“三角互证型”语料库。其生成机制以“人机互动协商”为驱动力，其应用流程则以“翻译反思日志”为载体，形成一个学习与反思的闭环。
该语料库由三个相互关联、功能互补的子语料库构成，共同形成一个多维度的对比分析场域。学生自译本(SGTC)是指学生在不借助任何AI辅助的情况下，完全依赖自身语言知识、翻译技能和背景知识独立完成的初始译文集合。此语料库是学习者现有翻译能力的“基线数据”，能够直观地暴露其在词汇、句法、文化理解等方面的知识盲区、思维定式和常见偏误。它不仅是后续自我评估与反思的起点，也使得学生的翻译思维过程得以“可视化”，为教师的针对性指导提供依据。大语言模型生成译本(LGTC)：并非简单的一键式机器翻译结果，而是学生主动运用人机互动协商能力，通过多轮、策略性的提示词工程与LLM深度互动、反复迭代后，筛选并编辑出的最优译文。它代表了由人机协同共创的、动态演化的、不稳定的“暂态”知识形态。LGTC的生成过程本身就是对学生互动能力的实战演练与直接检验，其产出则成为激发学生进行深度批判性分析的“催化剂”。专家权威译本(AETC)来源于官方发布的权威翻译文本。这类译本经过专家团队的反复推敲和审校，具有高度的准确性、规范性和权威性。它代表了经过验证的、稳定的“稳态”知识形态，是翻译实践的标杆。在教学中，AETC为整个学习过程提供了高质量的专业参照标准，是学生用以识别自身及LLM译文中错误的“试金石”，也是理解高级翻译策略和跨文化传播准则的最终参照。
本模式的关键创新在于LGTC的生成机制，将教学重心从单纯的“使用工具”转向了策略性的“引导协商”。学生需要将翻译理论知识(如功能对等、读者接受理论)转化为具体、可执行的提示词策略，以引导LLM生成更符合特定语境和传播需求的译文。这一探索过程的目的并非追求利用提示工程获得完美的AI译文，而是策略性地利用LLM的固有局限性作为核心教学环节。即使是最高级的提示工程，也无法让LLM在其训练数据和泛化能力不足的领域(如处理蕴含文化特色的话语)表现出色。因此，学生通过高级提示将LLM的能力推向极限后，其生成的LGTC与AETC之间几乎必然存在一个质的差距。这个“差距”正是最宝贵的学习契机。学生的反思将聚焦于此：“即便我提供了所有必要的语境和指令，为什么LLM仍然无法捕捉到专家译本的内涵？这背后缺失了哪些人类译者独有的知识？”这一追问过程，将LLM的“失败”从一个技术问题转化为一个深刻的教学资产，让学生在实践中领悟到人类译者在深度文化理解和高阶判断中不可替代的核心价值。
该模式通过一个四阶段的循环流程，将语料库的生成与应用紧密结合，并以翻译反思日志贯穿始终，确保学习的深度与连贯性。这四个阶段是学生元认知活动的可视化呈现，是连接数据观察、人机互动与知识内化的关键桥梁。阶段一：独立翻译：学生在课前独立完成对指定中国特色话语源文本的翻译，生成SGTC。此阶段旨在激活学生现有知识，并为其后续反思提供个人基准。阶段二：协商生成：课堂上，学生分组或独立与LLM进行多轮互动，应用HAINC的各项技能，生成LGTC。此过程要求学生记录关键的提示词演变过程及其背后的思考，作为反思日志的一部分。阶段三：三角互证：教师提供专家权威译本(AETC)。学生利用在线协作文档或学习平台，将SGTC、LGTC、AETC三种译本并置，从词汇、句法、语用、文化等多个维度进行细致的对比分析。阶段四：反思内化(Reflection & Internalization)：学生在翻译反思日志中，围绕教师设计的引导性问题进行深度书面反思。通过回答这些问题，学生将对比分析中的观察发现，内化为对翻译原则、策略和标准的深刻理解，并在此基础上形成一个经过充分论证和修正的最终译本。
4. 案例研究：以“精神之钙”隐喻为例
为具体说明并检验第三部分所构建的“独立翻译–协商生成–三角互证–反思内化”四阶段循环模式的有效性，本节将以“精神之钙”这一典型的中国特色话语隐喻为例，完整呈现学习者如何在该模式引导下实现认知升级。该例取自以下语料：
2012年11月17日上午，十八届中共中央政治局就深入学习贯彻党的十八大精神进行第一次集体学习。习近平总书记在主持学习时强调，理想信念就是共产党人精神上的“钙”，没有理想信念，理想信念不坚定，精神上就会“缺钙”，就会得“软骨病”[6]。
此句中“钙”的隐喻串联成表达“信念缺失”的中国特色表达。“隐喻概念能超越思维和语言的普通字面方式的范围，延伸到被称为比喻性的、诗意的、多彩的、新奇的思想和语言的范畴”[7]。从概念隐喻视角来看，此句中“钙”的核心隐喻将“坚定的信念”映射到具体可感知的物理实体(钙)之上，从而使抽象概念易于理解和把握。钙是骨骼构成不可或缺的元素，映射到理想信念作为共产党人“精神支柱”和“安身立命的根本”的功能上。“缺钙”可能导致软骨病或骨质疏松，其病理特征是骨骼脆弱无法支撑身体。这一生理特征映射到为信念的摇摆、经不住考验等问题。人体需要通过科学饮食补钙，信念的坚定也必须通过持续的理论学习和党性修养不断巩固和加强。“钙”这一深层隐喻意义对翻译提出了极高的要求，不仅要传达“力量”或“支撑”的表层概念，还需使目标语读者从译文中感受到类似的生理结构性的崩坏感。选取这一隐喻作为“三角互证”语料素材，可以观察学生从凭借初始直觉产出的独立译本(SGTC)，到与人工智能对话协商产生互动译本(LGTC)，最后以权威专家译本(AETC)为基准校准的反思、演进过程，揭示该模式在培养译者高阶能力方面的内在机制与效度。
4.1. 基线：学生自译本(SGTC)问题诊断
研究表明，不断纠正自己的错误，起到的正迁移效果远超为别人纠错[8]。为此，分析诊断自身翻译错误是翻译教学必不可少的环节，有助于识别认知空白，对症下药。在不借助高级工具或未经特别提示的情况下，笔者随机抽选出具有代表性的一名学生译文，以此确立后续评价衡量的“基线”。
ST：理想信念就是共产党人精神上的“钙”，没有理想信念，理想信念不坚定，精神上就会“缺钙”，就会得“软骨病”。
SGTC：Ideals and convictions are the “spiritual calcium” for Communists. Without or with weak ideals and convictions, they will spiritually “lack calcium” and get “rickets.”
该译本是典型的形式对等，实现了词汇基本意义、句式结构上的对应，这是经验不足的译者翻译富有文化特色负的隐喻时常用的策略。他们的认知资源主要集中于解码源语文本的词汇和句法层面，未能充分考虑该话语在目标语文化语境中的语用功能和交际效果。“calcium”(钙)在英文中不携带“理想信念”、“精神支柱”等拓展语义。而“rickets”(软骨病)作为医学术语甚至可能产生滑稽的效果，从消解了源语文本所要传达的严肃信息。不熟悉中国的西方读者读到这个译文时，很可能会感到困惑不解，甚至觉得这种表达方式有些幼稚可笑，从而完全错失其内在的严肃性和警示性。SGTC作为基准线，如同一张诊断扫描图，可以清晰地暴露翻译的问题所在。这些问题很多并非简单的翻译错误，而是概念层面的认知偏差，学生尚未内化翻译的最终目标——即在必要时可以牺牲原文的“形式”，以求在目标语中再现原文的“功能”。SGTC的价值在于充当导性探究的起点。教师可以引导学生在翻译反思日志中，围绕“为何直译策略在此处会失败？”以及“存在哪些替代策略？”等问题展开深入思考，启动真正探究学习过程。
4.2. 协商：大语言模型译本(LGTC)生成
Table 1. Procedure of HAINC enhancing LGTC generation
表1. 人机互动协商能力(HAINC)助力大语言模型译本(LGTC)生成流程
环节 |
指令与思辨 |
指令演进 |
LLM输出(GPT-4) |
输出分析 |
1. 基线生成 |
策略：采用零样本指令，复现SGTC的直译困境。 思辨：首先需要知道AI在没有任何帮助的情况下会怎么翻译，作为分析的基础。 |
Translate this sentence into
English：理想信念就是共产党人精神上的“钙”，没有理想信念，理想信念不坚定，精神上就会“缺钙”就会得“软骨病”。 |
Ideals and convictions are the spiritual “calcium” of Communists. Without or with weak ideals and
convictions, they will be spiritually
“calcium-deficient” and
suffer from “rickets.” |
输出结果与本人翻译的高度相似，交际功能差。这证实了对于复杂的文化隐喻，简单的AI翻译是无效的，必须进行人工干预。 |
2. 目标设定 |
策略：为AI提供必要的背景知识和角色设定，引导其理解并翻译深层意义。 思辨：AI不知道“钙”在中文语境里的特殊含义。我需要告诉它这是一个隐喻并解释喻体和本体的关系，同时赋予其‘领域专家’角色。” |
Act as an expert translator
specializing in Chinese political discourse. The following text uses a physiological metaphor. “钙” symbolizes a foundational spiritual strength. “缺钙” means lacking this strength, and “软骨病” is the resulting state of
political weakness and lack of principle. Translate the sentence with these meanings in mind. |
Ideals and convictions are the spiritual foundation of Communists. Lacking
firm ideals and
convictions is like having a spiritual deficiency,
which leads to a weakness of principle. |
译文成功地解码了隐喻的深层含义，但代价是牺牲了隐喻本身。它变成了一种平铺直叙的解释，丧失了原文生动、有力的修辞效果。 |
3.反馈分析 |
策略：转变提问方式，从要求翻译变为要求提供相同语义的英文表述。 思辨：直接翻译行不通，解释又太苍白。应该利用AI庞大的数据库，让它帮我找到英语文化中功能相似的隐喻。 |
The Chinese metaphor “精神上的钙” implies an essential inner substance that provides
structural strength. Without it, one becomes weak and
unprincipled. Suggest several powerful English metaphors that convey this same idea. |
1. Spiritual backbone. Lacking it leads to being “spineless.” 2. Moral fiber. Lacking it leads to being
“unprincipled.” 3. Moral compass.
Lacking it leads to being “lost” or “adrift.” |
AI这次处理得不错，从纯粹的翻译转变为有创意的译创。它提供的选项中，“spiritual backbone”和“spineless”与源语概念功能高度匹配。 |
4. 优化调整 |
策略：将最佳候选方案backbone代入句子结构中进行测试，检验其连贯性与表达效果。思辨：词汇层面处理好了，现在需要让AI把它们组织成通顺、有逻辑的句子，看看效果如何。 |
Excellent. “Spiritual backbone” is a great equivalent. Now, use “backbone” to translate the full sentence, ensuring the logical flow from the substance, to the lack of it, to the consequence. |
Ideals and convictions are the spiritual backbone of Communists. Without this backbone, or if it is weak, they will lack
principle and suffer from spinelessness. |
译文在功能上已基本合格但略显冗余，lack principle和suffer from spinelessness语义重叠，且逻辑连接不如原文那样紧凑和优雅。 |
5. 润色编辑 |
策略：学生作为最终的决策者和编辑，对AI生成的最佳版本进行人工润色，以达到最佳的文体效果。思辨：“AI提供了很好的素材但最后的语言锤炼还需要人来完成。” |
(学生基于上一轮输出进行手动编辑) |
最终LGTC：Figuratively, ideals and convictions are the
spiritual backbone of Communists. Without them, or if they are weak, they will become spineless. |
最终生成的LGTC清晰、简洁，在功能上有效地传达了源语的意图，远胜于SGTC。成功地翻译了隐喻的功能而非形式。尽管如此，与专家译本相比，它在修辞的深度和精妙度上可能仍有差距。 |
人机共生翻译的视角下，翻译并非一次性生成，而是通过人机协同、多轮对话共同建构的产物。LGTC的生成可以对应HAINC的五个核心环节——理解AI、设定目标、发布指令、分析反馈、调整策略。下表(表1)详细记录了学生在翻译反思日志中的人机互动协商过程，将AI交互的“黑箱”过程透明化，为学生提供了一个清晰的思维脚手架，同时也为教学评估提供了具体的实证材料。
以上流程揭示了人机互动协商能力在翻译教学与训练中的重要意义，即将学生的角色从传统的“语言转换者”，转变为“翻译项目管理者”。语言转换仅仅是表层任务，学生需要学会策略性地引导大语言模型，达成特定交际目标。传统翻译模式中，学生的认知负荷完全集中于语言转换本身。而在人机互动协商中，学生将生成语言选项的低阶任务“外包”给了大语言模型，将自己的认知资源解放出来，专注于更高阶的思辨活动，如界定翻译问题(环节2)、进行反馈分析(环节3)、批判评估(环节4)，以及最终定稿(环节5)。学生在整个过程中，始终在进行着“计划–监控–评估–调整”的循环，真实地再现了人工智能时代译者的工作模式。
4.3. 对标：权威专家译本(AETC)策略分析
通过对权威专家译本(AETC)的解析，可以揭示出人类专家在处理复杂跨文化翻译问题时所运用的高级策略与精妙思辨，这些正是当前人工智能尚无法企及的。
ST：理想信念就是共产党人精神上的“钙”，没有理想信念，理想信念不坚定，精神上就会“缺钙”，就会得“软骨病”。
AETC: Put figuratively, the ideals and convictions of Communists are the marrow of their faith. Without, or with weak, ideals or convictions, they would be deprived of their marrow and suffer from “lack of backbone.”
专家译者在此处运用了纯熟的功能对等策略，将功能与效果置于形式之上。“marrow”(骨髓)这一选择堪称文化替换的点睛之笔。尽管经由人机协商得出的“backbone”已经较为理想，但“marrow”在多个维度上更胜一筹。首先，“marrow”在英语文化中唤起的意象更为深刻，是内在生命力的象征。根据《牛津英语词典》(OED)的解释，marrow的引申意义为：(The seat of) a person’s vitality and strength. 早在1576年，就有“If I were in the pearle of my youth, and had in my bones marrow…I would not [etc.].”的用例。与“backbone”相比，“marrow”更具内在性，它藏于骨内，是“最深处、最本质”的部分，这比外部的“脊梁”更能体现理想信念作为内在精神支柱的本质。“得‘软骨病’”译为“suffer from ‘lack of backbone’”的策略，是采用目标语中功能完全对等的习语，而非任何形式的直译或描述性翻译，实现了对隐喻的重构与再现。源语文本的隐喻链条具有严密的生理学逻辑：营养素(钙)→营养素缺乏(缺钙)→相应疾病(软骨病)。专家译本则创造了一个全新的在英语文化中同样连贯的逻辑链：核心生命物质(marrow)→该物质被剥夺(deprived of their marrow)→生理后果(lack of backbone)。
从基线到协商，再到对标，通过对三种语料进行不断对比、反思、调优，可以将主观性较强的翻译训练变成真正的数据驱动学习，构成了连接“数据观察”与“元认知激活”的关键桥梁。学生被迫对其翻译过程进行回溯、解构与重构，在其中扮演“语言研究者”的角色。对比我的译文(SGTC)、人机协商译本(LGTC)和专家译本(AETC)，三者在处理“钙”的英译时分别采用了什么翻译策略？各自的优劣何在？“在LLM已经给出了‘backbone’情况下，为什么专家译者最终选择了‘marrow’？‘marrow’在英语中比‘backbone’多传达了哪些额外的意义或文化共鸣？”诸如此类的问题的试探性回答，将学生至于结构化、引导性的教学环境中，模拟了职业译者在现实工作中的认知流程：提交初稿、利用工具进行修改和迭代、接收资深编辑的反馈，最后进行项目复盘和经验总结(撰写反思日志)。该循环有助于构建可迁移的基于问题的元认知框架。SGTC、LGTC与AETC构成的三角互证语料库，为学生提供了完整的数据驱动学习闭环。通过对比分析，学生从被动接受知识转变为主动的语言研究，从“怎么翻译？”的表层问题探究，深入到“专家为什么要这么翻译？”的深层策略与跨文化思辨，有助于高阶思维能力的培养。
5. 结论
本研究积极应对大语言模型给中国特色话语翻译教学带来的挑战与机遇，构建并论证了一种大语言模型介入的“三角互证型”语料库嵌入教学模式。该模式并非简单地将LLM用作辅助工具，而是策略性地将其(包括其局限性)整合进一个三角互证教学闭环中，有效地将翻译教学从传统的语言转换技能训练，提升为高阶思辨能力的培养，并以“精神之钙”的翻译为案例证实了该模式的实践效度。不仅将学生头脑中隐性的翻译思维过程与人机互动的“黑箱”过程显性化、可视化，便于进行教学干预与自我反思，更重要的是将学生的认知资源从低阶的语言生成任务中解放出来，重新聚焦于界定翻译问题、评估译文功能、分析策略优劣等更高层次的元认知活动。这一模式并非回避或盲从技术，而是策略性地将LLM的固有局限性转化为核心教学资产，通过引导学生探索人机协作的边界，使其在实践中深刻领悟人类译者在深度文化理解、意识形态把握与高阶判断中不可替代的核心价值。
“三角互证”回应了“人机互动协商能力”这一新兴素养的培养需求，也为“讲好中国故事”的国家战略目标，提供了可操作的教学路径，有助于培养出既能驾驭前沿技术、又具备深厚家国情怀与跨文化思辨能力的复合型外语人才。未来的研究可以在两个方向上深化：一是进行更大规模的准实验研究，通过前后测对比，量化评估该模式对学生翻译能力、元认知水平及HAINC的提升效果；二是可以将该模式从政治话语翻译，拓展到蕴含复杂文化意象的文学翻译或对外宣传等其他领域，检验其普适性与可迁移性。
基金项目
重庆移通学院校级应用研究项目：大语言模型介入的“三角互证”型语料库嵌入中国特色话语翻译教学模式研究(项目编号：KY2024059)。