ПРАКТИКО-ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД ДО ФОРМУВАННЯ ПЕРЕКЛАДАЦЬКОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ: ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.37406/2521-6449/2025-2-17

Ключові слова:

практико-орієнтований підхід, підготовка бакалаврів, машинний переклад, оцінювання якості, HTER, перекладацька компетентність, навчальна практика

Анотація

Статтю присвячено аналізу практико-орієнтованого підходу до формування перекладацької компетентності під час підготовки здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти спеціальності «Філологія». Актуальність дослідження зумовлено необхідністю подолання невідповідності між усе більшими вимогами ринку праці до володіння техніками машинного перекладу та підходами до професійної підготовки лінгвістів-перекладачів.Дослідження підкреслює важливість використання практико-орієнтованого підходу до формування перекладацької компетентності в аспекті оцінювання якості машинного перекладу, який є ефективним інструментом підготовки конкурентоспроможних фахівців у галузі перекладу.Навчальна практика з машинного й автоматизованого перекладу, організована на засадах експерименту, забезпечує органічне поєднання теоретичних знань, технічних навичок і практичного досвіду, що відповідає вимогам сучасного ринку праці. Оцінювання якості машинного перекладу за метрикою HTER виходить за межі базового технічного вміння й стає інструментом формування комплексної перекладацької компетентності. Робота з метрикою розвиває лінгвістичну, дискурсивну, когнітивну компетентності, а також формує критичне мислення, аналітичні навички та здатність до об’єктивного оцінювання перекладацьких рішень. Робота з різногалузевими текстами дає здобувачам освіти змогу сформувати емпірично обґрунтоване уявлення про можливості й обмеження систем машинного перекладу, розвинути здатність передбачати проблемні моменти та приймати обґрунтовані рішення щодо вибору перекладацьких стратегій. Практико-орієнтований підхід до формування перекладацької компетентності через оцінювання якості машинного перекладу відповідає сучасним тенденціям розвитку перекладацької освіти, які акцентують необхідність проведення навчальної практики в реальних умовах, колаборації та рефлексії. Цей підхід сприяє підготовці фахівців, здатних адаптуватися до швидких змін, критично оцінювати нові інструменти й ухвалювати обґрунтовані рішення.

Посилання

Бондаренко O. C., Негрієнко М. С. Управління якістю постредагування машинного перекладу у виробничому процесі локалізації. Наукові записки. Серія «Філологічні науки». 2025. Вип. 2(213). С. 200–205. https://doi.org/10.32782/2522-4077-2025-213-27.

Гудманян А., Мишко А., Брай А. Оцінка адекватності машинного перекладу письмових спеціалізованих текстів. Advanced Linguistics. 2023. № 12. С. 67–78. https://doi.org/10.20535/2617-5339.2023.12.291604.

Калиновська І., Рогач О., Карпіна О. Інтегративний підхід до викладання усного, письмового, машинного та автоматизованого перекладу. Інноваційна педагогіка. 2025. Вип. 82. Том 1. C. 53–56. https://doi.org/10.32782/2663-6085/2025/82.1.8.

Ольховська А. С., Андрущенко Ю. Ю. Експериментальне дослідження впливу машинного перекладу на якість перекладу. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія «Іноземна філологія. Методика викладання іноземних мов». 2024. Вип. 99. С. 76–80. https://doi.org/10.26565/2786-5312-2024-99-09.

Рябова К. До питання про основні критерії оцінки машинного перекладу. Проблеми гуманітарних наук. Серія «Філологія» : збірник наукових праць Дрогобицького державного педагогічного університету імені Івана Франка. 2024. № 57. С. 65–71. https://doi.org/10.24919/2522-4565.2023.57.8.

Karpina O. Evaluating the quality of machine translation output with HTER in domain-specific textual environment. Лінгвістичні студії. 2023. Вип. 46. С. 85–99. https://doi.org/10.31558/1815-3070.2023.46.8.

Freitag M., et al. Experts, Errors, and Context: A Large-Scale Study of Human Evaluation for Machine Translation. Transactions of the Association for Computational Linguistics. 2021. Vol. 9. P. 1460–1474. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00437.

Naveen P., Trojovský P. Overview and Challenges of Machine Translation for Contextually Appropriate Translations. IScience. 2024. Vol. 27. Issue 10. 110878. https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110878.

Snover M., et al. A Study of Translation Edit Rate with Targeted Human Annotation. Proceedings of the 7th Conference of the Association for Machine Translation in the Americas: Technical Papers. 2006. P. 223–231. https://aclanthology.org/2006.amta-papers.25.pdf.

Yulianto A., Supriatnaningsih R. Google Translate vs. DeepL: A Quantitative Evaluation of Close-Language Pair Translation (French to English). AJELP: Asian Journal of English Language and Pedagogy. 2021. Vol. 9(2). P. 109–127. https://doi.org/10.37134/ajelp.vol9.2.9.2021.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-11-28

Як цитувати

Карпіна, О. О., & Калиновська, І. М. (2025). ПРАКТИКО-ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД ДО ФОРМУВАННЯ ПЕРЕКЛАДАЦЬКОЇ КОМПЕТЕНТНОСТІ: ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ. Професійно-прикладні дидактики, (2), 104–109. https://doi.org/10.37406/2521-6449/2025-2-17

Номер

Розділ

АКТУАЛЬНІ МЕТОДИКИ – ЕФЕКТИВНА ПРАКТИКА