摘要:人工智能技术的迅速发展给外语翻译教育领域带来了前所未有的冲击与挑战，今后的外语翻译教学模式必将变成一种与数智技术相融合的人机交互的多模态教学。本文聚焦于应用型本科高校日语专业翻译课程的教学，在分析当今时代下应用型本科高校日语专业翻译课程的特点及教学现状的基础上，探寻其创新需求及改革方法。将人工智能等数字技术融入日语专业翻译课程教学实践中，探讨日语专业翻译课程教学模式与人工智能的融合及创新路径，重新规划日语专业翻译课程的教学方法、教学内容及教学评价体系等，尝试构建一种由人工智能参与的教学新范式，为日语专业翻译课程的教学与研究开拓新的视野。同时，对改革的现实局限性及潜在风险进行反思。

关键词：数智时代；应用型本科高校；日语专业翻译课程；教学模式；创新路径

引言

随着人工智能、大数据等数字新技术的迅猛发展，翻译这一古老而重要的人类社会实践正面临前所未有的变革。神经网络机器翻译、生成式人工智能等新兴技术已经在翻译行业中得到广泛应用，其高效、便捷和实时的特点对传统翻译教育模式提出了巨大挑战。在这一背景下，外语翻译课程作为外语教育的重要组成部分，必须积极应对数智化浪潮，实现与人工智能的深度融合。特别是应用型本科高校日语专业的翻译课程，更需要紧密结合社会需求和技术发展，探索符合时代特点的教学模式。

当前，许多应用型本科高校的日语翻译课程仍以传统的“ 语言中心主义” 和“ 技能标准化” 为核心，过于依赖单一的语言对等和文本还原，忽视了技术手段的辅助与翻译实践的多样性。这种模式在培养学生的基础语言能力方面虽有一定成效，但显然难以满足数智时代对复合型翻译人才的需求。与此同时，学生在学习过程中大量接触并使用智能翻译工具，反映出翻译教育与技术应用之间的张力与矛盾。因此，如何在保持传统翻译教育优势的同时，有效引导学生合理利用人工智能，提高其译后编辑能力与跨文化沟通能力，成为亟待解决的核心问题。

基于此，本文以应用型本科高校日语专业翻译课程为研究对象，旨在探讨数智时代下翻译教学模式的创新与重构路径。研究目的在于：第一，分析当前日语翻译课程在教学内容、方法与评价体系中存在的不足，揭示其与数智技术融合的现实困境；第二，提出人工智能与翻译课程融合的具体策略，探索人机协作、项目驱动和情境化教学等创新方法；第三，构建多元化、智能化的课程评价体系，促进学生翻译能力与技术素养的同步提升；第四，反思人工智能应用的潜在风险，提出平衡“ 技术与人文” 的改革思路。通过上述研究，期望为应用型本科高校日语翻译课程的改革提供理论支撑与实践参考，从而推动新一代“ 数字译者” 的培养，为外语教育的现代化发展开辟新的方向。

一、应用型本科高校日语专业翻译课程现状及创新需求

（一）课程定位与教学目标的现实偏差

应用型本科高校的日语翻译课程本应以“ 职业导向、实践驱动” 为核心，培养能够在真实语境中灵活运用翻译技术并具备跨文化沟通能力的应用型人才。然而，现实情况却是多数高校仍停留在传统的外语教学思路上，对课程的定位缺乏前瞻性和针对性。课程目标往往强调语言知识的掌握和翻译技能的基本训练，而忽视了与行业岗位需求的直接衔接。例如，翻译任务多集中于文学作品、政经文本的精读与翻译，而对技术文档、商业合同、社交媒体文案等实用性强的文体缺乏关注。这种目标设置导致学生在毕业后进入职场时，常常面临“ 会翻译但不实用” 的困境。

（二）教学内容的局限与单一性

传统的翻译课程内容高度依赖教材，通常以课文翻译、句段练习为主。这种“ 碎片化” 的训练方式使学生难以形成整体的项目意识和跨文本的综合翻译能力。更为突出的问题在于，课程内容忽视了对翻译技术工具的引入。当前大多数课程依然坚持“ 教师讲解—学生翻译—答案对照” 的固定模式，不仅排斥机器翻译的参与，还缺乏对人工智能译后编辑、CAT 工具应用等关键技能的系统训练。随着人工智能和神经网络翻译的快速发展，这种内容设置明显落后于行业需求，难以支撑学生成为数智时代的合格译者。

（三）教学方法的传统化与被动性

在教学方法上，传统翻译课程多采用“ 讲授 + 作业” 的单向传递方式，学生以完成教师布置的翻译任务为主要学习手段。课堂上，教师侧重对语言对等与译文准确度的讲解，学生则习惯于依赖教师提供的“ 标准答案” 。这种方式导致学生在翻译过程中缺乏主动探索和自主思考，缺少运用现代工具解决问题的能力。更重要的是，教师在课堂中往往忽视对学生翻译思路和过程的考查，仅关注译文结果。这种方法不但弱化了学生的批判性思维和创造性表达，也限制了其综合翻译能力的形成。

（四）评价体系的单一与滞后

目前，大多数高校翻译课程的评价仍停留在期末笔试或卷面考查阶段，缺乏对学生翻译过程的全程跟踪和多维评价。这种单一性的考核方式不仅无法反映学生在翻译过程中所使用的策略与方法，也难以检测其对翻译技术工具的掌握情况。例如，学生是否能够利用AI 工具进行译前准备、译后修订，是否能够在翻译项目中实现团队协作，这些关键能力往往被忽视。单一的评价体系削弱了课程的导向功能，学生难以在多维度的学习反馈中实现能力提升。

（五）数智时代对课程提出的挑战

进入数智时代，人工智能翻译的广泛应用正在改变翻译行业的格局。机器翻译，特别是基于神经网络的智能翻译系统，已能在短时间内生成语义准确、表达自然的译文，其效率和成本优势远超人工翻译。生成式人工智能如DeepSeek 的出现，更是赋予了翻译教育新的可能性。学生在日常学习与实训中，已经习惯利用智能工具辅助翻译，这既体现了新技术的潜力，也暴露了课程教学的滞后。传统的教学模式若继续排斥技术，不仅无法满足学生的学习需求，还会削弱课程的现实价值。

（六）创新需求的提出与必然性

在这种背景下，应用型本科高校日语翻译课程改革已是大势所趋。其创新需求主要体现在以下几个方面：

（1）课程定位的转型：课程应从单一的语言技能训练转向“ 语言 ^∘+ 技术+ 文化” 的复合型培养，突出职业导向与社会服务功能。

（2）教学内容的更新：需要将人工智能翻译、译后编辑、CAT 工具操作等内容纳入核心教学，结合区域产业特色和行业需求，增加实用性文体和真实翻译项目的比例。

（3）教学方法的革新：倡导项目驱动、情境模拟、翻转课堂等方式，引导学生在真实或仿真的翻译情境中发挥主动性，并通过人机协作实现技能提升。

（4）评价体系的多元化：构建过程性、项目化与智能化相结合的评价体系，不仅关注译文结果，还要考察学生的翻译思路、工具使用能力和团队协作水平。

（5）师资队伍的建设：教师需要不断提升数字素养和AI 应用能力，转变为兼具语言学科背景和技术应用能力的复合型人才，才能有效引导学生适应新技术环境。

二、数智时代下应用型本科高校日语专业翻译课程教学模式的创新路径

数智时代背景下，依托数智技术的DeepSeek 及机辅翻译作为一种高质量、高效率的翻译模式，必将也必须逐步融入各高校的翻译课程教学中。日语专业翻译课程的教师也应主动思考新技术与课堂教学深度融合的途径，创新课程教学模式，培养学生“ 外语+智能 +i 科技” 的能力，以“ 技术赋能人文” 为核心，构建人机协同的教学新生态。以下是具体的融合创新路径与实践策略：

（一）课程设计、教学内容层面的创新

应用型本科高校日语专业翻译课程的课程设置要跟上翻译技术迭代的步伐。新时代下应用型本科高校日语专业翻译课程要以语言服务市场为导向，以学生的职业化发展为目标，这也是数智时代下外语翻译人才培养的核心意义所在。在培养语言、技术兼备的复合型翻译人才过程中，对学生进行人工智能、机器翻译等翻译技术的训练是重中之重，因此，在课程设计上要突出技术赋能与实践性，将技术工具深度整合，开设CAT 工具和 AI译后编辑训练课程，强调“ 人机协作” 。

教学内容方面，除了教材中的一般性普通文本、文学作品和政经文本之外，还可根据院校所在地产业特点定制内容。如：沿海地区可侧重贸易合同翻译；东北地区可能强化制造业技术手册翻译等。也可与日企、本地化公司等岗位需求直接挂钩，如本人所在院校学生大四有去日本实习研修的机会，可以根据实习公司的性质，导入相关翻译练习。还可通过真实项目驱动。如：本人院校的所在地区有无人机合作项目，可训练学生参与无人机相关项目的合同及产品说明等的日文翻译。另外，还可尝试开设情境化人机协作实训，通过AI 预处理 + 人工精修，将指导学生掌握“ 译后编辑”技能作为教学内容的一部分。在此基础上，还可适当地加入机器翻译伦理辩论课程，让学生通过辩论，思考机器翻译和人工翻译的优劣，培养学生的思辨能力，让学生认识到自我翻译能力提升的重要性，不完全依赖机器。

（二）培养方式、教学方法层面的革新

培养方式上，通过机器翻译文本质量评估、译前编辑、译后编辑等教学实践活动，引导学生进行语言分析、对比、评价，帮助学生学会用现代技术辅助翻译过程。与其一味地阻止学生使用智能翻译工具，倒不如用开放的态度拥抱翻译平台，教会学生如何正确有效地使用智能翻译工具，提升自身译后编辑能力，提高译文的“ 信度” 和“ 效度” 。

教学方法上，可开启“ 人类教师 +AI 助教” 的“ 双师课堂” 模式。DeepSeek等大模型成为“ 虚拟助教” ，辅助生成翻译案例和参考译文，借助AI 批改学生作业，检测一些基本的语法错误等，还可以让AI 生成个性化练习题，让学生课后进行巩固。教师则聚焦文化深解、创意翻译等AI 无法替代的能力。如：学生用DeepSeek 初翻商务往来邮件或大会演讲稿，再根据实际情况人工调整尊敬语、谦让语的使用情况； 对比 DeepSeek 与人工翻译的日本小说段落，讨论 AI 翻译的文学性表达问题；对比DeepSeek 与人工翻译的政论文，讨论AI 在中国特色关键词上的翻译缺陷等。

具体来讲，笔译方面可以尝试加入 DeepSeek 等 AI 智能工具参与的翻转课堂，课前通过 MOOC 等学习翻译理论，课中聚焦实战演练与 AI 工具实操。但是，AI 工具的使用要循序渐进，进行阶梯式嵌入。首先让学生借助AI 辅助查词工具进行自主人工翻译，快速解决基础词汇语法问题，再通过 DeepSeek 等机辅翻译生成对比译文，让学生理解同一句子的多种译法，拓展学生的思维，教师则辅导学生进行分析和取舍，训练学生的“ 译后编辑” 技能。如有条件，可进一步引入 CAT 工具与AI 协同完成术语库自动提取、翻译记忆库匹配。还可以考虑尝试项目式学习教育法，以小组形式完成某完整的翻译项目，如：为本地日企提供合同翻译服务、日本旅游宣传册汉译服务等。口译教学方面可以考虑场景化翻译训练，通过虚拟仿真实验室，模拟日企会议室交传、展会陪同口译、影视配音等场景，增强学生的沉浸感。同时要积极尝试利用AI 语音翻译辅助教学。与笔译课程一样，先让学生进行自主翻译，再对照AI 语音翻译调整检查自己的译文，也可以与AI 翻译媒介互动，用于课堂教学外的自我练习。

AI 与人工翻译各有其优势和局限,未来的翻译将是人和机器之间的良性耦合与互动。日语专业翻译课程的教师应重视AI 翻译对传统外语教学带来的影响,通过提升多媒体运用能力、调整训练模式、拓展翻译资料、加强文化差异和情感判断训练等途径有效促进翻译课程的教学。鼓励学生充分地利用网络资源，拓展翻译资料的来源和规模，培养学生自主管理学习目标、学习方式及利用材料方式的能力。通过人人互动、人机互动激发学生日语翻译和学习的热情，提高学生们的学习效率。

（三）评价体系的智能化升级

翻译课程需要实践才能检验学习成果，为实现全面客观的考核，评价体系应该多元化与过程化，特别要重视课程的过程性考核，进行动态评估。具体来说，可以采用实践型翻译项目考核，如：让学生组队翻译中日企业某合作项目合同或中日企业某次谈判会议的具体内容，同时加入课前、课中、课后的全方位考察。还可采用 “ 档案袋评价” ，记录学生项目成果、术语库、译后编辑日志等过程性材料。同时，利用AI 辅助进行多维度评价，如：利用智能批改系统分析译文与参考译文的匹配度，让AI 对术语一致性、句法复杂度等进行评估，再

由教师评估文化适配度、风格流畅性等。有条件的院校可以邀请日企专家参与考核，针对译文的商业可用性提出反馈等。

（四）师资层面的建设和改革

人工智能技术融入外语翻译课程教学的大势已不可逆转，外语翻译课程的教学者也必然要顺应时代需求，转变为掌握多种网络教育技术、组织汇集混合教学材料、参与AI 教学互动的引导者。应用型本科高校进行日语专业翻译课程师资队伍的培训和建设也势在必行。

首先，需要对日语专业翻译课程的教师进行AI 技术课程培训，积累教师的 AI 技术知识，提高教师的 AI 应用能力。比如：可以组织教师定期参加“ 翻译技术工作坊” ，学习 Python 基础、提示词工程，联合企业培训AI 工具应用等。还可以在学院内部进行“ AI 翻译课程设计竞赛” ，培养教师应用AI 教学的能力和兴趣，拓宽教师的技术认知，实现综合性跨学科教师队伍培训和建设。

有条件的院校可以尝试聘用人工智能、计算机等相关专业到教师及社会上实战经验丰富的优秀技术翻译人员进行知识的讲授和实操演练。还可以尝试让日语翻译课程的教师与计算机技术课程的教师同时授课，使课程师资设置朝着多维度、多层次的方向发展。

三、现实局限性、潜在风险及对策

合理运用 DeepSeek 等数智技术进行日语专业翻译课程教学可以很好地提高日语翻译课堂的效率，但各院校的实际情况存在差异。首先，由于术语库搭建、虚拟仿真实验室、神经网络翻译、计算机辅助翻译工具很多都需要收费，很多院校，如前身为独立学院的应用型本科高校，资金技术设备投入不足。而且这些工具很多都是需要经过系统学习和训练才能掌握，而传统日语专业翻译课程的任课教师因学科限制，知识宽度十分有限，AI翻译技术知识欠缺，对AI 工具适应比较慢，很难跟上机器翻译发展的步伐，导致课程内容难以拓展。另外加强任课教师AI 培训，也需要占用资源和时间，为了一个逐渐趋向冷门的日语专业的一门一周只有两节的翻译课是否值得，各院校必然会有所顾虑。再者，学生的主动性和积极性及自主学习能力各有不同，在应用型本科高校的学生中，还是有很多人无法保证课前按要求通过MOOC 学习好基础翻译理论，需要教师课中花时间讲授，这样自然也无法保证有充足的课时聚焦实战演练与AI 工具实操。

尽管人工智能在语言的实用功能方面取得了显著进步，但在理解语言背后的文化内涵方面仍显不足。另外，技术依赖可能导致学生基础语言能力弱化，人机协作标准缺失。针对此潜在风险，我们可以尝试构建“ 技术-人文” 平衡的课程体系，增设“ AI 翻译伦理” 课程，建立翻译伦理框架，对学生进行伦理教育强化。同样，新开设课程需要占用各种资源和预算，仍然面临着一个是否值得的问题。

在上述资源条件限制的情况下，为避免学生的AI 依赖症，应用型本科高校日语专业翻译课程的教师可以在具体的教学过程中，设置“ 无AI 黑箱训练” 环节，强制学生先完成人工翻译，再与AI 结果对比，强化学生的批判性思维。传统课程尽管存在效率低等缺点，但仍贡献了不可替代的培养学生基础能力的功能。如细微语法差异的觉察力，即语言敏感度；对法律条约、学术论文，时政文献等需要严谨性的领域的学术翻译规范能力；对经典文本的深度解读能力。所以，我们享受AI 红利的同时，一定要保障学生的基础翻译能力，保留传统笔译考试，以防止学生基础语言能力的退化，不然只能被AI 牵着鼻子走。

结语

数智时代的来临为应用型本科高校日语专业翻译课程带来了前所未有的机遇与挑战。人工智能、神经网络机器翻译以及生成式大模型等新兴技术，正在深刻改变翻译行业的生态，也对传统的翻译教育提出了全新要求。回顾当前的课程现状，不难发现其在课程定位、教学内容、教学方法和评价体系等方面仍然存在较大局限，难以满足数智化背景下对高水平复合型翻译人才的需求。因此，改革已不再是选择，而是必然。

未来的日语翻译课程应当在坚持传统优势的同时，积极探索与人工智能的深度融合。一方面，要注重学生基础语言能力和跨文化素养的培养，防止因过度依赖机器而导致语言敏感度与逻辑思维的弱化；另一方面，也要充分利用人工智能在效率、资源获取和多模态交互上的优势，引导学生掌握译后编辑、机器翻译评价和智能化工具使用等关键技能。通过这种“ 双轨并进” 的路径，可以有效实现“ 技术赋能人文” 的课程新格局。

此外，课程改革不仅局限于教学层面的调整，还需要制度与环境的支持。首先，高校应加大对翻译实验室、CAT 工具和虚拟仿真平台的投入，为课程创新提供必要的硬件条件。其次，要加强师资队伍的培养与更新，使教师既具备扎实的语言学科背景，又能熟练运用人工智能工具进行教学设计与课堂实践。再次，在评价体系上要突破单一的卷面考核，转向以过程性考查、项目化任务和多元化标准相结合的综合性评价，全面提升学生的翻译能力与创新意识。

更为重要的是，日语翻译课程的改革需要建立长远视角和开放思维。翻译不仅是语言转换，更是跨文化沟通与价值传递的桥梁。在全球化背景下，培养能够驾驭 AI 工具、具备批判性思维和文化洞察力的新一代“ 数字译者” ，是高校的时代使命。只有在不断反思与实践中，探索人机协作、项目驱动和跨学科融合的新模式，才能真正形成符合数智时代需求的教学体系。

参考文献

[1] 赵小娟.信息化背景下高校外语翻译教学的优化［J］.新课程研究，2020，(36).

[2] 王华树.人工智能时代翻译教育技术研究：问题与对策［J］.中国翻译,2021，42，(03).

[3] 许皓.新文科背景下人工智能辅助《商务翻译》教学的实证研究［J］.中国教育信息化,2021，(16).

[4] 陶 莉；郭瀚水.人工智能与信息技术在外语教育中的应用［J］.石家庄职业技术学院学报，2023，35，(01).

[5] 袁芝妹；王丽.人工智能背景下高职外语类人才培养转型研究［J］.湖北开放职业学院学报，2023，36，(06).

[6] 胡杰辉；张铁夫.中国高校外语教师数字素养的信念与实践研究［J］.外语与外语教学，2023，(05).

[7] 刘康龙；余静.人工智能时代的外语与翻译教育：对外语及翻译人才培养的探讨与反思［J］.当代外语教育，2024，(02).

[8] 洪化清；乔玉飞.外语教育数字化转型的要素、挑战与路径［J］.外语界，2024，(03).