北京语言大学计算机辅助翻译 教学 & 计算机辅助 翻译教学 经验分享
 
本文为我参加上海翻译技术沙龙第20期活动时的发言稿，写这篇公众号文章的主要原因是：

做PPT太麻烦

现场没有时间讲PPT的话就白做了

听众现场拍PPT也拍不清楚

听众录了音也不会再去整理

听众整理了也不一定整理清楚

也许只有少部分听众现场真心听了

为了能让更多人看到我的分享

为了能少说废话，多做正事

以下是正文，欢迎大家转发，不欢迎任何形式的未授权转载。
 
教学背景
 
我从2014年9月起开始在北京语言大学高级翻译学院讲授计算机辅助翻译课程，协助高翻学院刘和平教授等翻译专业老师使用各种类型的技术来进行翻译教学和翻译实践；同时也协助研究生导师俞敬松老师共同制作和推广免费的公开课《计算机辅助翻译原理与实践》，该课程累积学习人数已超过3万人；偶尔也会在国内的一些翻译专业师资培训班分享计算机辅助翻译知识。

以下是我两方面的经验分享：“计算机辅助翻译课程的教学经验分享”和“使用计算机技术来支撑翻译教学的经验分享”：
 
计算机辅助翻译 教学

我的经验
 
大力开发高校计算机辅助翻译解决方案

目前，大家普遍探讨的是“计算机辅助翻译学分课程”，即学生上了之后就可以拿到学分的课程。我感觉国内的绝大部分“计算机辅助翻译学分课程”受限于学生的基础知识、培养方案课时要求、教师的个人水平等，还停留在基础理念的普及和技术工具的简单培训，各学校之间的区别也许主要在于基础理念是否真得能讲清楚、技术工具是否真得讲完学生就会举一反三、技术工具是否真得是学生毕业后能够用上，等等。

学分课程结束后，能够真正推动学校翻译实践和校企合作的计算机辅助翻译技术解决方案十分不完善。

在翻译专业硕士授课教师中，真正的“计算机辅助翻译技术”研究远远不足，存在大量不是真懂技术、仅懂软件操作和简单应用的老师和学生，大家对计算机辅助翻译的理解还很粗浅，局限于表层应用。

但是以上这种情况也可以理解，因为用Windows操作系统的人不必知道Windows操作系统是怎么开发出来的，但关键问题是绝大部分教师连Windows操作系统的全部有价值的功能都未掌握。

也就是说连最主流的计算机辅助翻译软件20%最有价值的功能现有师资都没有全部学会，而究竟哪些功能是那20%最有价值的功能，哪些技术可以归为计算机辅助翻译技术，如何用浅显易懂的人话来讲解和应用这些最有价值的技术和功能，现有的教材均未覆盖，缺乏面向高校现实境况的最佳实践案例。

出现这样问题的根本原因是科班计算机辅助翻译教师太少，翻译专业师资培训体系不完善，有能力承担真正计算机辅助翻译课程的教师太少。连北大的计算机辅助翻译三年的培养都不足以使得一个年轻学生充分掌握真正的计算机辅助翻译技术，经过一个星期速成班学习的文科老师更是无法充分掌握。

解决办法为：

所有师资培训和计算机辅助翻译课程均跳过基础理念讲解和软件基础功能介绍；

计算机辅助翻译课程以案例讲解为核心，课程一开始即使用完整的“计算机辅助翻译解决方案”来讲解如何使用多种工具的特色功能组合分环节分阶段分角色完成一个完整的语言服务项目；

依据我对翻译专业教师技术水平的理解，这种课程没有几个老师能上，但是：专家可以先上，学生可以继续上；

学校花钱请来自企业的计算机辅助翻译专家来设计和开发解决方案，并带着学生做一次，一次两天到三天集中完成；学生完成后录制成视频，撰写全部文档，并交给下一届学生观看；下一届学生观看完成后自行模拟练习；

充分发挥学生的主观能动性，让学生教学生，让学生把教学资源保留下来作为学校宝贵的语言资产，校友毕业后依然可以通过在线课程回炉再学。

这样做可行吗？

在北京语言大学中外语言服务人才培养基地，我们所采购的memoQ软件是目前学生翻译项目的主要工作环境之一。在北语高翻已有的计算机辅助翻译课程体系中，memoQ从来没有教过，但是在高级翻学院的在线学习平台中有一门课程《从译者到译匠：memoQ》，这门课程绝大部分教学视频由学生录制，一旦有新译者加入使用memoQ的翻译项目，均会先自行观看该课程中的视频，再去实践。老师和说明书是主要的解决问题途径，遇到问题先自己查看说明书，再询问老师。

希望更多高校能有这种脱离老师也能自行运作的线下非学分课程，由学生运营和制作，由老师指导和管控。一旦老师离开，项目依然能正常运转，课程质量持续提高。

建议现有的计算机辅助翻译教材从“由简到难，戛然而止”的教学现状转向“计算机辅助翻译解决方案”的设计和开发，由学术用语转向口水话，由黑白纸质文本转向彩色图文结合的文本，由文本转向视频，由精心制作的难以复用更新的视频转向简单易制的随手录制小视频，由教师主导转向学生主导。

那么，学分课程讲什么？计算机辅助翻译学分课程：

讲批判性思维和技术思维，扭转文科生天生的思考方式，培养其符合职场要求的问题解决意识；

讲搜索引擎的高级检索技巧，培养学生自主检索互联网寻找解决方案的能力；

讲几类主流专业计算机辅助翻译工具的使用方法，适可而止；

讲语料库工具的使用方法，语料库工具和语料库也许比计算机辅助翻译软件还有讲授的价值；

讲机器翻译和译后编辑的工作模式，培养学生与机器翻译打交道的正确方法；

讲广义的计算机辅助翻译软件、应用、网站等，即“译者工具包”，凡是一个职业译者或译员在工作中能够用到的技术手段，都值得与学生分享。

以上是我认为必讲的内容，能够让学生充分意识到技术应用的价值，而不在担心自己不懂技术。“技术”和“技巧”是两回事儿，学生不用学技术，但是要学技术的使用技巧。

翻译专业硕士在校期间学习技术的时间是有限的，前往不能花费太多时间去学无关痛痒的技术，翻译本领是核心，一切技术都是辅助，不能舍本逐末。

需要重点指出的是，现在北语高翻还开设了翻译专业（本地化方向），学生从大一开始学习语言、数据、计算机，逐渐学习更高阶的编程、数据库、产品设计与开发课程，会更深层次研究计算机辅助翻译技术的原理，他们所学的计算机辅助翻译专业课程不在这篇文章所讨论的“计算机辅助翻译课程”范围之内。本科生是最有价值的“胚胎干细胞”，是“未来的译者或译员”，他们不是为企业定向打造的，而是基于“语言+技术”通识教育的未来可利用语言优势和技术优势快速学习新知识、快速解决新问题的复合型人才。
 
计算机辅助 翻译教学
 
我的经验
 
在北京语言大学，目前我本人主要使用两个平台来辅助自己和辅助其他老师的翻译教学：高翻学堂（STIMOOC）和CATS（智能化翻译教学系统）。

高翻学堂（http://stimooc.blcu.edu.cn/）

定位：通用翻译教学支持平台，该平台并不是专门针对翻译教学需求开发的，而是通用的任何学科都可以使用的课程平台。

我们主要用该课程来承载我们录制的大量视频、音频材料。软件教学课程、口译课程、英语听说基础课程等均是音视频较多的课程。我们还创造性的在刘和平老师的《翻译理论与实务》课上采用这个平台，让学生自己录制高质量的视频，以自录视频替代现场演讲，提升视频质量，减少课堂时间的浪费。

自2016年3月正式启用，目前包括学分课程+公开培训课程+学生内训课程，已上线课程已达30余门，总注册用户1100余人（含高翻师生450余人），仅音视频观看时长达651757分钟，合10862小时。仅刘和平教授《口译方法论》一门课程结课后就包含2000课时内容（以上数据截至2017年3月）

CATS（http://222.28.83.20/cats2/course/）

定位：专业翻译教学支持平台，该平台是我的研究生导师俞敬松老师十年前就开始研发的平台，我研究生三年都在基于该平台研究如何量化分析笔译作业，如今该平台得到北大校友的大力支持，已经进入产业化和产品化的阶段，并且在笔译教学平台和口译教学平台两方面同时入手，让笔译教学数据和口译教学数据能够真正进行结构化的有序存储，便于进行长期跟踪统计分析，提升翻译教学质量。

目前在北语高翻我的《翻译与本地化实践》课程正在基于该平台开设，有翻译实践的部分，也有知识讲解的部分。输入上面的网址并免费注册帐号，使用选课密码“blcusti”来注册《翻译与本地化实践》这门课程，可以了解我是如何使用该平台来开展教学的，目前已上线四周完整的课程。

经过我对两个平台的深入使用，我有如下体会：

教育需要教育技术支持，翻译同样需要翻译教育技术支持，然而，在计算机辅助翻译技术的推动过程中，面向翻译教学（包括口译和笔译）的技术研究和应用太弱，以往的在线翻译课程全都是简单的视频汇总，没有互动、没有更新、没有可复用的条件，在国内难以找到几所翻译类高校或学院能够像北语高翻这样从头至尾使用一个教学平台来完成教学，并且将课程内容完整呈现。

所有老师都知道教学是需要设计的，但是一旦开始用教育技术平台就希望一劳永逸，不想充分挖掘技术平台提供的功能，这是人之天性，却是教育者的退步。

连北语高翻最年长的教授和最年轻的新教师都能用使用技术平台来辅助翻译教学，其他教师为什么不可以？

翻译教育技术平台同样需要助教，光靠教师是不可以的，而助教就是我们身边的学生，一定要令学生充分发挥主观能动性，和老师一起使用技术支持课程。

希望未来能有更多面向翻译教育技术的研讨会。
 
结语
 
时间有限，想说得还有很多，希望能够多做点实际的事情再与大家分享经验，口说无凭，眼见为实。

简而言之，翻译专业硕士（MTI）教育的下一个十年：

技术全面化：一定要用利用技术手段来改变所有的流程，那些全靠人工运作来支撑的语言服务项目；

数据结构化：一定要让数据可分享可积累可在线访问，如果一所学校的成果还是只能在某一个人的硬盘里、PPT截图里、申请书才能看到，无法以结构化数据的形式来呈现，那么硬盘没了、PPT截图没了、人走了，知识就无法传承了；

管理科学化：一定要让科学合理的管理学知识遍及翻译专业教育的方方面面，老师要学项目管理，学生也要学项目管理，教辅人员也要学项目管理，否则，不会做管理的人终究会误了正事儿。

我们继续努力吧。

2017年4月16日 于上海的一张床上 查看全部

本文发布于2016年9月10日
 
背景

今年五月份的时候我写了一篇小文，《现代信息技术助力翻译教育“驾数腾云”》，紧接着分别在中国政法大学的第八届中国翻译职业交流大会、中央党校的一次研讨会上和北大的两次教师培训上分享了这篇小文的内容。简而言之，这篇小文讲的是翻译教育的信息化，把我在北语正在做的事情作为案例推广到更多学校，引起老师们对翻译教学过程中所使用的教育技术的重视。

几次分享过后，我开始对“翻译教学过程中所使用的教育技术”有了更系统的认识，我认为这种技术与近些年来提及的“翻译技术”或“计算机辅助翻译技术”是不一样的，虽然有交集，但有很不一样的地方。限于我自身的学术水平，现在还难以给“翻译教育技术”下一个很准确的定义，之前也未听说有人在哪个公开场合或学术刊物上提过这个概念，所以我姑且再写一篇小文说说我对“翻译教育技术”的理解。
 
一、“翻译教育技术”之我见
 
我所认为的“翻译教育技术”是指一系列在翻译教学过程中、翻译专业学生管理过程中、翻译类教学单位发展中应用的教育技术解决方案。简单举几个例子：

在翻译教学过程中

教师收发学生的翻译作业不再使用传统的邮箱或网盘，而是直接使用学生可以在线做笔译作业、在线录口译练习的翻译教学平台；
学生课下不再自己从互联网搜集练习资料，而是通过翻译教学平台自主获得练习素材，并能通过在线社区与不同学校的学生交流、直接与用人单位对接；

在翻译专业学生管理过程中

学校或学院统计学生信息不再使用传统的纸质文件或各种各样的Excel表格，而是通过统一的学生信息管理系统了解翻译专业学生的学习进展、作业考试评价、实习就业信息等；

学生发起的实习实践活动不再是线下的低效碰头会，而是借助在线协作平台、知识管理平台实现文件的统一管理、信息的及时收集、存储和分发；

在翻译类教学单位发展中

一所翻译学院的教学、科研工作通过统一平台综合管理，翻译专业教师所需的教学资源、科研支持均可以通过这类平台及时获得；
学院内和学院间的师资共享、资料共享、经验交流能够在技术平台的辅助下顺畅实现；
……
 
这样的例子能够举出太多，因为我自己过去几年里发现了翻译教育圈太多的低效教学方法、无效的沟通模式、落后的发展思想。然而技术很多，应用起来却很难，彻底解决实际问题更难。翻译教育技术涉及的领域不仅仅是以上我提及的三方面，翻译教育技术应当能提供更多更好的解决方案来应对翻译教学过程中遇到的种种问题。
 
二、“翻译教育技术”与“翻译技术”的区别
 

最早我接触面向翻译教学的教育技术研究还是在北大跟着俞敬松老师读书的时候，2011年我开始在北大读书前俞老师就开始在北大探索应用教育技术手段提高翻译教学水平的方法，后来参与了俞老师的诸多项目，便越来越意识到在教育技术的应用上翻译类院校简直就是“在贫困线上挣扎”。

深入研究教育技术在翻译教学过程中的应用后，很容易发现“翻译教育技术”与“翻译技术”的区别：
 

谈论“翻译技术”时，我们常谈及“翻译记忆技术”和“术语库技术”等一些在翻译实践中应用极其广泛的技术，这两年似乎“机器翻译技术”也被归到了“翻译技术”的范畴（实际上这两者并不是一个量级的技术）。

我一般这样解释“翻译技术”：如果你之前给一家公司翻译过一份材料，一共翻译了5000字，一共花了一整天，按每千字200元计算，这一天你的收入是1000元。

一年之后这家公司又给了你一份材料，你发现跟去年翻得很类似，还是5000字，其中3000字都是你翻译过的，你花了半天的时间翻译完了这批材料，同样是按每千字200元计算，这半天你的收入就达到了1000元，却只真正翻译了2000字。

这就是翻译技术的典型应用场景，把做过的翻译变成“记忆”，提高翻译的效率。

然而，“翻译技术”被一部分老师排斥的原因是：翻译技术无法真正提高学生的翻译水平。翻译记忆虽然好，但是如果学生翻译水平不高，再多的翻译记忆数据也帮不上忙。于是一些翻译专业教师宁可回到刀耕火种的时代，带着学生一字一字得翻译，在读书期间以提高翻译水平为主，工作之后再让他们根据企业的需求学习相应的技术工具。

“翻译教育技术”解决的重点问题就是学生在校期间如何在技术的辅助下提高翻译水平。
 
三、“翻译教育技术”的应用案例

我以一个最近正在做的事情为例介绍我所认为的“翻译教育技术”。

前几天G20峰会在杭州举行，会议期间各种领导人讲话，网上遍布着一大堆领导人发言的双语版本材料。这些材料其实是非常好的翻译练习素材，既可以拿来直接在课堂上讲解政治类文本的翻译，又可以做成语料库为以后做新闻编译工作提供数据支持。在北京语言大学高级翻译学院和中外语言服务人才培养基地，我们做了这样一件事：
 

第一步：我们召集了近20位翻译专业本科生和研究生，培训他们如何使用搜索引擎提高检索互联网信息的效率。

【翻译教育技术应用】

1. 在招募学生过程中我们使用“麦客表单”（www.mikecrm.com）制作报名表，通过微信群发布招募信息，学生在线提交简历报名； 

2. 学生报名后，我们在学院的慕课平台“高翻学堂”上为他们准备了一门“G20峰会新闻语料库采编”（）的课程，学生加入这门课程后观看老师录制的《搜智》课程，观看教学视频自学如何使用Google检索互联网信息；[/url] 

第二步：学生继续学习“高翻学堂”上关于语料库制作的视频课程，并开始在实验室整理平行语料并入库。

【翻译教育技术应用】

1. 学生观看完视频后，使用一款叫做Abbyy Aligner的软件将双语新闻对齐成一句一句的翻译记忆库；

2. 学生对齐后的翻译记忆库会上传到学院的“高翻记忆库”（），这样学院的所有老师和同学都可以在线检索；[/url] 

3. 学生制作的翻译记忆库还会上传到学院的“云翻译平台”（由SDL GroupShare、memoQ WebTrans等计算机辅助翻译平台组成），未来的真实翻译项目可直接复用这些翻译记忆；

4. 学生制作的翻译记忆库上传到“语帆术语宝”（）进行术语抽取，抽取出来的双语术语会进入到“云翻译平台”作为术语库支撑未来的翻译项目；[/url] 

5. 所有G20语料库会作为教学语料进入学院的合作企业开发的“智能化翻译教学系统”（CATS）中（），以教学案例库和教学作业库的形式支撑翻译教学，为教师提供真实的教学案例，教师可以基于学生作业中的翻译错误分析学生的翻译水平；[/url] 

6. 学生整理平行语料过程中的所有数据均通过“有道云协作”（）管理，所有版本清晰可见；[/url] 

7. 学生整理的所有视频资料和音频资料均会上传到高翻学堂的“口译素材库”，口译专业学生可在线观看和收听。
 
第三步：以“G20峰会新闻语料库采编”项目为蓝本，鼓励学院的师生一同建设各种类型的语料库，一同探索语料的不同使用方法，师生在这个过程中掌握多种技术平台的使用方法，提高教育技术在翻译教学不同环节中的应用。
 
结语
 
“翻译教育技术”是“翻译技术”和“教育技术”的交叉领域，有很多内容值得探索。希望今天这篇小文能够作为一个引子，让更多翻译专业的老师和同学意识到技术的重要性，不断探索各种新技术在翻译教学过程中的应用。 查看全部

本文发布于2016年5月28日
 背景

以下内容是我在第八届“中国翻译职业交流大会”第二分论坛“语言技术驱动与语言服务共享”的发言，题目为“现代信息技术助力翻译教育'驾数腾云'”。
 
大会前我特别忙，我人又比较懒，所以在大会前一夜我依然没有做完自己的发言PPT。我转念一想，既然发言题目里有“驾数腾云”，意为“在云端驾驭数据”，所以我索性采取一种新的发言方法：在开会时公布我的微信公众号二维码，大家扫一扫即能看到我的发言全文，观众不必再拍照，不必再询问是否可以共享PPT，在场的有心人也不必文字记录我的发言，所有我想今天分享的内容都在这篇文章中。

既然是这届大会的“新人”，我希望这样的发言方式能够有一点点新意。

以下是我的发言正文：
 
一、翻译教育+
 
几组与翻译教育相关的数据
 
在前些天召开的全国翻译专业学位研究生教育2016年年会上，有一组刚刚发布的权威数据：MTI（翻译专业硕士）自2007年设立以来，每年招生8500多人，累计招生36000多人，已经毕业的MTI学生20000多人，全国206家大学开办MTI学位教育。
 

今天我再公布另一组数据：

2013年9月，由北京大学俞敬松老师主讲的《计算机辅助翻译原理与实践》慕课课程经过四个月的筹备后正式上线，截至2016年5月，该课程分别在清华大学学堂在线平台、美国的Edx平台、Coursera平台、上海交通大学的好大学在线平台、北京大学的华文慕课平台等国内外知名的慕课平台上线，累计注册学习人数为：25000+

该课程在4个月的时间内共录制视频155个，视频总时长超过25个小时。
注：“慕课”为“MOOC”的中文译名，全称为“Massive Open Online Courses”（大规模网络开放课程）
 

我再公布另一组数据：

2016年3月，由北京语言大学高级翻译学院名誉院长刘和平教授主讲的《翻译理论与实务》在高翻学院自有网络课程平台“高翻学堂”上线，共133人选修。

截至2016年5月底，共录制视频238个，视频总时长为3227分钟，约为54小时，目前课程仍在继续，预计课程结束时视频总数将超过300个，视频总时长将超过70小时。
 

在慕课出现之前，没人能想到一门上线不到三年的偏技术的翻译专业课程的注册学习人数会超过翻译专业硕士的已毕业生人数。

在“高翻学堂”上线以前，我难以想象一门开设不到三个月的翻译理论与实务课程的教学视频总时长已经比花费四个月录制的慕课课程视频总时长多了一倍。

现代信息技术支撑下的翻译教育相比过往已经发生了翻天覆地的变化，享受翻译教育的学生人数爆发性增长，翻译教育过程中产生数据也在爆发性增长。
 

而所有刚刚提到的课程视频都在“云端”，现在您拿起手机或平板电脑，都可以前往观看，无论是偏技术的计算机辅助翻译原理与实践课程，还是偏理论的翻译理论与实务课程，都是现代信息技术支撑下的翻译教育新模式，在今天的中国翻译教育圈里，这些都是最前沿的正在发生的真实案例。现代信息技术已经让学生能够通过云服务随时随地享受优质的翻译教育。

现在很多更新换代的事物都喜欢在名字后面添一个“加号”，我也跟个风，称这样的翻译教育为：“翻译教育+”。
 
二、“翻译教育+”的实现方式
 
我的发言题目叫做"现代信息技术助力翻译教育'驾数腾云'"，刚刚我提到的两门课程我都有幸加入其中，所以接下来我将用图片的形式展示这些课程背后的现代信息技术，让大家对“翻译教育+”有更直观的认识。
 
下面这张图是俞敬松老师的课程拍摄实景图和课程视频制作流程：





 
下面这两张图是刘和平教授的《翻译理论与实务》课程实景图：
 
下面这两张图是学生编辑视频所用的装备：
 
下面这张图是背后支撑北京语言大学高级翻译学院课程平台“高翻学堂”的服务器硬件：IBM企业级服务器
 
下面这张图是背后支撑北京语言大学高级翻译学院课程平台“高翻学堂”的服务器软件：VMware服务器虚拟化系统
 
下面这张图是我们刚刚建成的中外语言服务人才培养基地的笔译与本地化实验室：
 
下面这张图是我们刚刚建成的中外语言服务人才培养基地的同声传译实验室：
 
下面是中外语言服务人才培养基地采购的部分专业笔译软件的目录，包括：计算机辅助翻译软件、语料库软件……
 
下图是高级翻译学院的翻译专业研究生基于上述软件中的memoQ Web云翻译平台正在进行的北京语言大学官网的本地化项目：
 
以上这一切都是翻译教育背后支撑其不断向前发展的现代信息技术，既有硬件，也有软件，当然还有一批为之不断努力的教师团队和学生团队。
 
三、“翻译教育+”的特点
 
“翻译教育+”与“翻译教育”的区别
 

看完有图有真相的“翻译教育+”实现方式后，大家也许对“翻译教育+”有了初步的认识了，那么这样的“翻译教育+”与以前的“翻译教育”有什么区别呢？

我认为最大的区别是：现代信息技术的存在和现代信息技术的隐身。

翻译教育后面多了一个“加号”，是因为现代信息技术的存在使得今天的翻译教育走出传统观念的束缚。正是现代信息技术，我们才可以把以前的翻译教育中不可能统计出来的数据统计并整理出来，用来预测未来的翻译专业学生的学习行为，帮助翻译教师和教育管理者更好的决策。

我之所以会提现代信息技术的隐身，也是缘于我近来对翻译技术发展方向的思考，我认为翻译技术目前有点过于锋芒毕露，吓住了一些不明真相的群众。

如今知道翻译技术重要的老师和学生已经很多，开始接触和使用翻译技术的人也有很多，但是真正能灵活运用包括翻译技术在内的现代信息技术的老师和学生还是太少，这是翻译教育圈教师组成结构不合理的一个表现，也是未来翻译教育改革的一个方向，需要引入更多懂技术的老师来做一些教辅的工作，而不是让已经学习翻译、教授翻译很多年的翻译老师去从零开始学翻译技术。一旦这些懂技术的老师开始进入翻译学院工作后，主要任务就是施展现代信息技术的魔法，让翻译技术隐身，让现代信息技术隐身。

关于翻译技术隐身的话题，以后有机会我还愿意继续谈谈我的浅见，回到今天的话题，现代信息技术对翻译教育的助力作用，我认为现代信息技术至少包括软件的使用技术和硬件的使用技术，并不仅限于像SDL Trados这样直接面向翻译流程开发的技术工具，任何有助于翻译教育的技术都可以被利用起来应用于翻译教育过程之中，融入到翻译教育的方方面面，融入到翻译教育工作者和翻译专业学生的生活和学习的方方面面。

如何融合？有些老师可能会说，谁能像北语那样拿到那么多的国家经费来购买硬件和软件。但是我想说的是，现代信息技术助力翻译教育“驾数腾云”，核心并不是那些昂贵的硬件和软件，而是由翻译专业师生共同打造的现代信息技术背景下的“翻译教育+”解决方案。
 
四、“翻译教育+”解决方案
 
翻译学院的核心语言资产

我举个很简单的例子：

现在的学生懂得的技术工具远比老师要多，对包括翻译技术在内的现代信息技术的接受能力比老师要快得多。

在一所高校里，翻译教师的职业是教师，而不是企业里的技术员或项目经理，不可能做到面面俱到，什么都会，来一个网站也能翻译、来一个不知名的软件也能翻译。

老师能做的事情是：组织学生开展案例驱动的翻译学习、项目驱动的翻译学习，让学生发挥主观能动性，使用各种免费的现代信息技术工具（比如有道云协作、百度网盘等等）去创造知识并整理知识，然后将知识延续给下一届的学生，将各种类型的项目的操作方法积累成学校的解决方案，积累成学校的语言资产，成为一所翻译院校的核心竞争力，未来评估一所学校的翻译教育的好坏的标准之一也许就是这所学院能够为学校和社会提供多少种语言服务解决方案。
 
北语高翻在这一块儿也做了一些工作，下图是我的计算机辅助翻译课程的知识管理平台，我所有的课件都在这个平台上，往届学生的期末论文也都在这个平台上，新一届学生的期末论文可以选择往届学生的题目，基于他们的工作继续去完成，这样才能有所创新，而不是重复造车。如果没有像高翻学院那样的服务器，在网络上也能找到类似的服务提供商，这样的知识管理平台只需要每个月几十块钱就可以负担，花费不到1个小时就可以搭建完成。
 
除了计算机辅助翻译课程外，翻译项目管理课程也通过“高翻学堂”在线课程平台开设（甚至是翻译专业本科生的英语听说课），往届学生的课堂演讲都录制成视频放到这个平台上，新一届学生可以观看这些视频，基于前人的工作发现新的点，然后去创造更多的知识。

所有这些都为高级翻译学院提供了宝贵的语言资产，都为未来的学生创造了宝贵的财富。

一旦我们向社会公布了这些语言资产，那对这个社会也会有极大的帮助，正如刘和平院长为高翻学院题写的院训所讲的那样：“挑战自我，服务他人，沟通世界”。

然而，所有我们做的这些，钱和软硬件并不是关键，我们需要的是对现代信息技术的接纳和善用。在我们所做的众多翻译教学实践中，现代信息技术已经隐藏在了所有这一切的背后，学生并不知道这些平台背后是怎样的现代信息技术在支撑，他们看到的只是“云端”知识呈现的新形式，并不断往其中共享新的数据，学生自己也在这个过程中不断成长。
 
结语

虽然现在人人都在提“大数据”，我们也确实积累了一些语言数据，但实话实说，我们目前的这些语言数据离“大数据”还相差太远太远；我们所谓的“云端”也并非真正的“云技术”，数据只不过是存储在学校机房的一台服务器上而已。

但我们在翻译教育道路上所做的“驾数腾云”之举将不会停歇，我相信我们今天所做的事情能够为中国翻译教育的信息化改革做出一点点的贡献。

在我发言的最后，我希望发出呼吁，希望翻译教育圈里老师们能够以学生为中心，把舞台交给学生，让他们成为教学的主要力量，把学生组织起来自发学习和使用现代信息技术，老师的作用是引导和提问，只有这样学生才可以得到锻炼，现代信息技术才可以得到善用，翻译教育才能真正“驾数腾云”。

欢迎各位专家批评指正。
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本文发布于2015年9月22日
 
背景

“翻译技术教师”一般指的是在高校或企业给翻译专业硕士讲授计算机辅助翻译课程、翻译项目管理课程、本地化课程等的老师，这一类老师目前在授课过程中以讲授计算机辅助翻译工具的使用方法、翻译项目管理方法、本地化工程技术等知识。

我想借这篇小文分享一下我对10年内翻译技术教师的核心竞争力的看法。
 
一、什么人当翻译技术教师？

目前，这样几类人主要承担“翻译技术教师”的角色：

1. 翻译或外语背景的教师转岗（内部人士）

2. 北京大学计算机辅助翻译专业科班出身（应届生）

3. 长期从事翻译实践，熟练掌握各类工具和项目管理能力的企业人员或自由职业人员（外部人士）

以上三类人都各有自己的优势，也都在一定程度上存在劣势。

内部人士本身并没有完整的翻译技术系统知识框架，但能够结合自己的学术背景快速掌握一些基本的工具使用方法和项目管理知识，快的老师可以通过10天以内的培训班快速精通，甚至自学，慢的老师大概需要一个学期的教学实践来不断提高。但考虑到学生是零基础，对老师的要求并不高，而对工具能力要求极高的翻译项目一般也不会拿到学校来做，所以这类学校的整体翻译技术水平处在一个相对较低的水平，但不断提升中。

应届生比内部人士掌握的工具使用方法要更加全面和高级，但是因为口笔译实践经验欠缺，本身学术能力和专业水平并没有通过长时间的积累，因此在传授工具使用方法方面会比内部人士显得更加高级，但是停留于对工具技能的传授，缺少在企业实战中获得的整体翻译项目和本地化项目解决方案。

外部人士直接从真实的翻译项目和本地化项目中获取实战经验，深谙一些特色工具的使用方法，尤其是团队协作时的使用方法，所以他们的授课内容更接近于企业需求，但在一定程度上缺少教育学和心理学的背景，与学生沟通时会存在一定程度的障碍，教学效率有时不太高。限于一学期课程32小时的课时量，重要的内容无法全盘托出，学生往往又是零基础开始，因此学生掌握的是没有简化的高阶有价值技能，有消化不良基础不牢的可能。

除以上三类角色外，由于高校用人制度存在门槛高的现象，因此部分高校开始引进计算机技术背景（自然语言处理、机器翻译等）和语料库语言学背景（语料库工具运用较熟）的博士生讲授翻译技术课程。
 
二、翻译技术教师的局限

从以上分析来看，目前翻译技术教师已经逐渐进入翻译学院或者外语学院的必备教师序列，实现了从零到有的突破，为翻译学科的发展和语言服务人才的培养奠定了基础。学生应该感谢翻译技术教师，让自己获得了语言能力之外的翻译技术能力，企业更应该感谢，因为节省了企业的培训费用。但，翻译技术教师的重要性越是凸显，越要思考翻译技术教师的核心竞争力。

翻译技术教师徘徊于企业和学校之间，用于实践的时间多，放在科研上的时间少，还要花时间用于教学。最大的困境是自身能力的平稳下滑：离开了企业的实战刺激，长时间用于校内零基础学生的培训，容易失去学习新技术的时间，更何况会几款软件的操作方法并算不上“技术”，顶多是“技巧”，算不上核心竞争力。在这样的情况之下，三五年之内，翻译技术教师容易成为嘴上说得好听，但技术其实并不行的花瓶。

翻译技术教师容易脱离笔译实践和口译实践，缺失对翻译文本本身的敏感性，最终无法敏锐把握由于语言问题带来的翻译项目发展困境。

翻译技术教师离开企业的实战翻译项目管理，停留在学校小作坊式的项目管理环境中，学生毕业后依然无法融入大企业的规范项目管理流程，更谈不上为本身没有语言服务管理体系的甲方建设企业级的规范项目管理流程。
 
三、翻译技术教师的核心竞争力

基于以上讨论，我认为，翻译技术教师的核心竞争力应根据北京大学俞敬松教授提出的以下四部分组成：

1. 懂语言

翻译技术教师应当积极从事笔译实践和口译实践，不断提高自己的实践能力，可以讲授本科生的基础笔译课程，能够承担一定程度的陪同口译、交替传译服务。

2. 懂文化

翻译技术教师应当至少理解英语言国家（美国、英国、爱尔兰等地）的语言服务文化，能够时刻追踪翻译技术和本地化技术在这类国家的发展情况，能够建立与这些国家翻译技术圈的常态沟通。

3. 懂技术

考虑到“熟练掌握几款计算机辅助翻译工具和翻译项目管理工具并非真正的技术，而是技巧”并非语言服务行业广泛认同的论断，在一定时间内，懂技术意味着懂得如何操作软件，但在几年后，技术的概念将会发生改变，而高校信息化建设的重要性会更加突出，因此要赋予“翻译技术”更多含义，包括但不限于：能够进行一般的教学平台的创建和维护、能够解决一般的技术问题、能够开发一般的教学软件、能够在高校教学产品招投标过程中分析技术参数的优劣等。

4. 懂管理

翻译技术教师应懂得一般翻译项目和大型翻译企业项目的成熟解决方案。
 
结语
 
以上只是我个人认为的作为翻译技术教师的核心竞争力，缺少其中的哪一个都无法在外语类或翻译类院校长期驻足并持续产出成果。一点思考，供朋友们参考。
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本文发布于2015年4月19日
 
今天去蹭了一场中国电子学会和百度翻译共同举办的“互联网机器翻译论坛”，开口谈“机器翻译”的都是大腕，包括：中国工程院院士倪光南教授、百度副总裁王海峰博士、中科院自动化所宗成庆博士、清华大学计算机科学与技术系孙茂松教授、哈工大计算机学院刘挺教授。除他们之外还有两位产业界的人士：足迹CEO杨柳和医脉通CEO田立新。

中国工程院院士倪光南教授曾经在1984年参与创办“计算所公司”，全称叫做“中国科学院计算技术研究所新技术发展公司”，他担任总工程师。这段历史我们大多数人可能不太熟悉，但是接着往下说就越道越明了。倪光南院士担任计算机公司总工时发明了“联想式汉字输入法”，主持研发了“联想式汉字输入系统”，简称“联想汉卡”，并于1988年获得了国家科技进步一等奖。这个“计算所公司”就是“联想公司”的前身。

倪光南院士与联想的各种故事还有很多，但与机器翻译无关，上面的故事仅仅是个简单的铺垫。在今天的论坛主旨发言中，倪院士介绍了他眼中我国机器翻译的发展历史。

我国研制第一代机器翻译系统时，倪院士参与了汉字显示、汉字输入、汉字打印等相关的工作，做汉字处理是他的本行。他提到当年的“快译通”提供的翻译服务仅仅是简单的词的对应，机器并未理解句子，也没有进行语法句法的分析，功能有限。

我国第二代机器翻译系统虽然比第一代要先进很多，但因为没有完全理解语言而遇到瓶颈，无法快速提高。在我们当今所处的大数据时代，大数据作为“实验归纳”、“模拟推演”、“仿真模拟”以外的“第四范式”，推动了机器翻译技术发展，使得科研人员可以依靠计算机大数据方法来做研究。在大数据的支撑下，机器根本不需要了解句子的意思，也可以把句子翻译的很漂亮。第二代机器翻译系统得益于大数据的帮助，逐渐为大众所使用。而第三代机器翻译系统能否成功研制，就要看机器能否真得理解语言。而如今机器翻译技术发展的现状已经让倪院士感慨：梦想终于实现。

倪院士主旨发言之后是百度副总裁王海峰博士对百度翻译的介绍，并且还现场让百度马艳军博士演示了翻译机器人“小度”是如何做口译的。

根据王海峰博士的介绍：百度翻译目前支持热门的16个语种、164个翻译方向，日均翻译需求量达上亿次，覆盖多种平台，并为大批公司提供免费的API支持。

百度翻译通过基于互联网大数据的理论创新、基于互联网海量用户的技术创新、基于互联网云计算平台的工程创新和基于互联网思维的应用创新实现了机器翻译大规模产业化应用。

在现场的演讲中，王海峰博士对百度翻译的诸多技术还仅仅是介绍，因时间有限他并未深入详解。就现场所听到的信息，我对其技术创新的理解是：

技术创新一：机器翻译云平台

一大堆可以协同计算的计算机组成了百度翻译背后的云平台，这些计算机通过各种技术的支持确保能够持续提供高效快速的计算服务支撑大规模双语语料和大规模单语语料的处理。王海峰博士说，百度翻译的机器翻译云平台一天可完成全网超过2000亿网页双语资源的模型训练。这句话可能挺难理解，也许用通俗的话来讲就是：百度翻译背后那些超牛的计算机集群可以把从2000亿网页中收集到的双语资源处理后训练出可以自动翻译文章的机器翻译系统，而所需的时间仅需一天。

技术创新二：海量翻译知识获取

这项技术说的是百度翻译程序员们写的程序可以分析网页的拓扑结构，知道网页中哪些内容是原文和译文对应的双语内容，然后提取出来送给机器翻译系统去分析和处理。而这个“分析和处理”的过程又非常智能，能去粗取精，把错误的双语对应语料去掉，留下正确的双语语料。

技术创新三：基于深度语义的语言分析和翻译技术

他举了一个例子：

原文是：梅德韦杰夫对欧盟有效解决经济危机带来的问题表示赞赏。

百度翻译的系统分析出这个句子中“对”、“表示”、“赞赏”这三个词的关系，然后得到下面的译文。

译文：Medvedev expresses appreciation to EU for effectively solve the problems caused by financial crisis.

技术创新四：枢轴语言翻译技术

根据他的介绍，这里的“枢轴语言”有点英语里所说的“lingua franca”（有时翻译成“通用语”）。

“A lingua franca (plural lingue franche or lingua francas), also known as a bridge language, trade language or vehicular language, is a language systematically (as opposed to occasionally, or casually) used to make communication possible between persons not sharing a native language, in particular when it is a third language, distinct from both native languages.”（维基百科）

通过枢轴语言翻译技术，系统可以使用将大型汉-英双语语料处理后获得的汉-英翻译模型和将大型英-日双语语料处理后获得的英-日翻译模型共同推导出汉-日中间语言翻译模型，这个时候再结合小型汉-日双语语料处理后得到的汉-日翻译模型获得更好的汉日翻译模型。

也就是说：机器能把汉英转换的很好，能把英日转换的很好，在汉日转换差的情况下，将前两者的翻译模型放在一起处理，结合已有的汉日转换模型，获得更好的汉日机器翻译系统。

王海峰博士把百度翻译技的关键术分为三类：语料处理技术、模型处理技术和翻译方法。 语料处理技术包括：语料质量评估、语料挖掘技术、语料分类与选择、语料实时挖掘与退场；模型处理技术包括：分布式模型、模型平滑与压缩、动态更新技术、语义表示与消歧；方法方法包括：领域自适应技术、枢轴语言技术、多策略翻译技术和深度神经网络技术。

通过王海峰博士的介绍，大体能够看到百度翻译背后雄厚的技术实力。他演讲结束后马艳军博士现场演示的“小度”机器人让现场的观众十分激动。

这个“小度”机器人其实可以看成是个口译软件，中国人说中文后，它将语音转变为文字，翻译完成后合成目标语，如韩语，然后再合成语音播放出来；韩国人听到“小度”的韩语后将语音转变为文字，翻译完成后合成中文，再播放出合成的中文语音。

“小度”机器人演示环节过后，王海峰博士、中科院自动化所宗成庆博士、清华大学计算机科学与技术系孙茂松教授、哈工大计算机学院刘挺教授、足迹CEO杨柳和医脉通CEO田立新上台参与了一场题为“机器翻译能否成为下一波产业浪潮”的主题讨论。

这场讨论还是非常有意思的，我将几位嘉宾的观点总结如下：

孙茂松：机器翻译最典型的应用场景是“一带一路”，一带一路覆盖了半个地球，涉及到60多个国家，百余种语言。这么大的市场，政治、经济、文化等方方面面都有所涉及，如果语言不通，合作会大打折扣。机器翻译在这样的场景下会得到大量应用，也会遇到很多挑战。

宗成庆：在谈及“机器翻译领域发展到怎样的阶段”时，他说目前机器翻译技术发展非常快，现在最热门的技术是“深度学习”、“神经网络”，94年这个技术就有学者提出，但是那个时候应用非常有限，因为计算能力和数据量都有限，与现在不可同日而语。

机器翻译要特定到某一个领域和行业，要真正把领域机器翻译技术落地才能收获更多用户。

刘挺：目前机器翻译技术的第一大应用是在线翻译；第二大应用是信息发布，配合计算机辅助翻译软件有很大应用空间；第三大应用是实时语音翻译。机器翻译的应用前景和研究空间都很大，但也有一些问题：以Siri为代表的语音助手由于背后技术不是特别成熟导致用户量下滑。当用户期望很高，觉得机器什么都可以翻译的时候，用户会很容易失望。另外，机器如果能够根据用户的地理位置自动切换机器翻译的领域，为用户提供适应某个领域的机器翻译服务会更好。

以“打”为例，在篮球场上“打篮球”的“打”跟其他场景中的“打破”的“打”是不一样的意思，机器需要能够识别不同的领域、场景、语境。

田立新：目前在医疗领域，医生主要看外文文献，也主要写外文文献，机器翻译目前在这个领域不能做到极致。需要与百度深入合作，将更多医药领域的知识融入到百度翻译中去；将海量医疗文献处理后，让百度能够在临床上为医生提供决策支持。

杨柳：足迹APP让人人都能做字幕，优质的双语信息能够轻易帮助每个人都成为诗人、哲人，轻松表达自己的情感。通过与百度翻译的合作，百度提供了很多语料，翻译质量逐渐提高；足迹也会给百度反馈，让翻译质量提高。

足迹之后会加入图像识别，根据场景来为用户提供更多可用于表达的词句；会尽快将热门的网络词加入到翻译APP中，机器翻译能够在更多场景中应用。

在这场主题讨论后，中国电子学会的秘书长徐晓兰也发表了一段演讲，她提到她是赛迪翻译的董事长，当年为了提高机器翻译的质量，他们大量收集双语语料，投入大量人力物力财力建语料库，依然觉得有收集不完的语料。

感想：

参加完这场论坛后，我有一些感想，我也简单总结一下：

翻译类院校师生应当如何看待机器翻译？

翻译类院校几乎每天都在不断培养专业的翻译人才，而目前翻译类人才开始担忧自己是否会被机器翻译所取代。我觉得翻译类院校应当担心，也应该主动应对。应对的方式是：机器翻译+译后编辑，即要教会学生在翻译工作中如何处理机器翻译后的文本，如何快速高效编辑机器文本达到不同的程度（可读、可发布、可出版等）。

2. 像百度翻译这类机器翻译系统最重要的用户是谁？

百度翻译作为一款产品，按照王海峰博士的观点和百度目前的战略，要“连接人与服务”，即为用户提供他们需要的服务。那么百度翻译这类机器翻译系统最重要的用户是普通的大众还是专业的译员？从谷歌翻译的应用来看，普通用户和专业译员都是兼顾的，而百度翻译则主要面向普通用户，对专业译员而言似乎并不看上眼，没有提供足够的专业服务。我认为百度百度翻译应该尽快接入现有的计算机辅助翻译系统，让专业译员尽快使用上，并提出更专业的使用反馈。

专业翻译公司提供的双语语料比一个普通翻译爱好者发布在网上的双语文本更有价值，对翻译模型的训练更为重要，因此百度翻译应当加快与翻译公司的语料合作。现在SDL已经为企业提供定制翻译引擎的训练，让翻译公司可以训练自己的机器翻译引擎，中国翻译公司更在乎语料的安全性，害怕资产流失，更需要本土公司提供类似的语料训练服务。

3. 机器翻译是一门技术，机器翻译应用是一项技巧

通过王海峰博士的介绍，我发现在百度翻译背后还有那么多深不可测的计算机技术，远远超过普通人的想象。虽然我们经常诟病机器翻译的质量，但不可否认，发展到今天的机器翻译技术每天都会聪明一点，因此我们应该尊重这门技术，尊重机器翻译技术背后的技术人员和科研人员，努力理解他们正在做的事情。

同时，我们作为机器翻译技术的门外行，可以多想想机器翻译究竟可以在什么样的场景得到更有价值的应用，如何利用机器翻译技术让我们的日常生活更便捷。有一天机器翻译也许真得会替代我们，但我不希望看到我的孩子还看在用最传统的方式做翻译或者阅读晦涩难懂的机器翻译译文，我希望机器翻译能够为未来的人们提供更便捷的自动服务，打破语言的障碍，让多语信息没有传播的界限。 查看全部

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