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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송연석 (한국외국어대학교)
저널정보
한국번역학회 번역학연구 번역학연구 제25권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
31 - 55 (25page)

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The emergence of generative AI has introduced new challenges in translator training. Through in-depth interviews of eight translator trainers, this study aims to explore the changes experienced by graduate-level translator trainers in the AI era, how they are adapting to these developments, and their perspectives on translation competence, trainees’ use of AI for their translation and the future direction of translator training. The study first examines major translation competence models along with their relevance to graduate-level translator training and reviews recent trends in research on neural machine translation-based post-editing. It then discusses the latest trends in machine translation research, questioning the traditional dichotomy between human and machine translation. Additionally, the study introduces the concepts of augmented translation and machine translation literacy, exploring their possible educational applications. The study finds that the trainers were opposed to trainees’ use of AI in translation on the grounds that it will hinder the development of translation competence. They were also found to be skeptical about the relevance of translation competence models, as well as machine translation post-editing, to graduate-level translator training. The findings suggest that it is the trainers themselves, rather than the trainees, who need education on machine translation literacy. The paper concludes by discussing the implications of the interview findings for graduate-level translator training and translation studies.
#Translator training #translation competence #AI translation #post-editing #machine translation literacy #번역교육 #번역 능력 #AI 번역 #포스트에디팅 #기계번역 리터러시

목차

1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 방법
4. 분석 결과
5. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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