تأثير الذكاء الاصطناعي على تحسين مهارات الترجمة: دراسة استقصائية
DOI:
https://doi.org/10.31185/wjfh.Vol21.Iss1/Pt1.841الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي، البرمجيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، DeepL، Gemini، ChatGPT، الكفاءة اللغويةالملخص
تُعد الترجمة جزءا لا يتجزأ من التواصل بين الأمم والثقافات خاصة في ظل تطور العالم الرقمي اليوم. تهدف هذه الدراسة إلى تسليط الضوء على تأثير الذكاء الاصطناعي (AI) في تحسين وتعزيز مهارات طلبة السنة الرابعة في قسم الترجمة. تسعى هذه الدراسة إلى تحليل كيفية تعزيز البرمجيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل Google Translate وDeepL وMicrosoft Translator وGemini و ChatGPT شائعة الاستخدام حاليا، للكفاءة اللغوية والقدرة على ترجمة النصوص بدقة وفعالية. تم تبني المنهج الوصفي التحليلي من خلال استخدام استبانة تم توزيعها على عينة من طلبة السنة الرابعة في قسم الترجمة/جامعة البصرة. تم استخدام مقياس ليكرت لتقييم استجابات الطلبة بشأن فعالية التقنيات الحديثة في تحسين مهاراتهم. كما ركزت الدراسة على عدة جوانب منها أساليب البحث عن المفردات، ودقة الترجمة، والتحديات التي يواجهها الطلبة عند استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أشارت النتائج إلى وجود تحسن ملموس في بعض جوانب الترجمة عند استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك تحديات ما زالت قائمة تتعلق بالدقة والسياق الثقافي. فضلا أن لدمج التعليم التقليدي مع التقنيات الحديثة أثرا كبيرا في تعزيز قدرات الطلبة وتطوير مهاراتهم في الترجمة.
التنزيلات
المراجع
References
• Amodei, D., Olah, C., Steinhardt, J., Christiano, P., Schulman, J., & Mané, D. (2016). Concrete problems in AI safety. arXiv preprint arXiv:1606.06565.
• Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. ICLR Conference, 1-15. arXiv preprint arXiv:1409.0473.
• Bassnett, S. (2014). Translation studies. Routledge.
• Briakou, E., Luo, J., Cherry, C., & Freitag, M. (2024). Translating step-by-step: Decomposing the translation process for improved translation quality of long-form texts, pp:1-17. arXiv preprint arXiv:2409.06790.
• Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
• Bunga, E. L. M., & Katemba, C. V. (2024). Comparing translation quality: google translate vs deepl for foreign language to English. Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi, 11(3), pp: 1147-1171.
• Chan, V., & Tang, W. K. W. (2024). GPT for Translation: A Systematic Literature Review, SN Computer Science, 5(8), pp: 1-9.
• Creswell, J. W. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (4th ed.). SAGE Publications.
• Escartín, C. P., & Arcedillo, M. (2015, July). A fuzzier approach to machine translation evaluation: A pilot study on post-editing productivity and automated metrics in commercial settings. In Proceedings of the Fourth Workshop on Hybrid Approaches to Translation (HyTra), pp: 40-45.
• Ferrag, F. & Bentounsi I. (2024). The Use of Artificial Intelligence in Academic Translation Tasks Case Study of Chat GPT, Claude and Gemini. Ziglobitha,( 2), pp:173-192
• Fujii, M., & Inaba, M. (2020, January). Survey of Specification Explanations about the Risk of Data Handling in Cloud Translation Services. In Proceedings of the 2020 the 3rd International Conference on Computers in Management and Business, pp: 3-8.
• Gao, Y., Wang, R., & Hou, F. (2023). Unleashing the power of ChatGPT for translation: An empirical study, 1-10. arXiv preprint arXiv:2304.02182.
• Gaspari, F., Almaghout, H., & Doherty, S. (2015). A survey of machine translation competences: Insights for translation technology educators and practitioners. Perspectives: Studies in Translatology, 23(3), pp: 333-358.
• Golovatska, L. and Tereshchuk, G. (2024). The Use of Digital Technologies to Prepare Future Translators for the Modern Requirements of the Linguistic Services Market, Journal of educational technology development and exchange, 17(1), pp:175-187. Doi: 10.18785/jetde.1701.10
• Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
• Hutchinson, J. (2021). Microsoft Translator: Features, Benefits, and Use Cases. Microsoft Press.
• Shen, T. (2018). Crowdsourcing and Online Collaborative Translations: Expanding the Limits of Translation Studies. Australian Journal of Linguistics, 39(2), pp: 284–286. https://doi.org/10.1080/07268602.2018.1439251
• Koehn, P. (2009). Statistical Machine Translation. Cambridge University Press.
• Koehn, P. (2020). Neural machine translation. Cambridge University Press.
• Koponen, M. (2016). Is machine translation post-editing worth the effort? A survey of research into post-editing and effort. The Journal of Specialised Translation, 25, pp: 131-148.
• Lee, T. (2024). Artificial intelligence and posthumanist translation: ChatGPT versus the translator. Applied Linguistics Review, 15(6), pp: 2351-2372. https://doi.org/10.1515/applirev-2023-0122
• Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 22(140), pp: 5-55.
• Linlin, L. (2024). Artificial Intelligence Translator DeepL Translation Quality Control. Procedia Computer Science, 247, pp: 710-717.
• Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G.S., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. International Conference on Learning Representations., pp: 1-12. arXiv preprint arXiv:1301.3781.
• Moorkens, J., Castilho, S., Gaspari, F., & Doherty, S. (2018). Translation quality assessment. Machine translation: Technologies and applications ser. Cham: Springer International Publishing.
• O’Hagan, M., & Mangiron, C. (2013). Game Localization: Translating for the Global Digital Entertainment Industry. John Benjamins Publishing Company.
• Oktadela, R., Elida, Y., & Ismail, S. (2023). Improving English Vocabulary through Artificial Intelligence (AI) Chatbot Application. Journal of English Language and Education, 8(2), pp: 63-67.
• Othman, A., Chemnad, K., Tlili, A., Da, T., Wang, H., & Huang, R. (2024). Comparative analysis of GPT-4, Gemini, and Ernie as gloss sign language translators in special education. Discover Global Society, 2(1), pp: 1-14.
• Peng, K., Ding, L., Zhong, Q., Shen, L., Liu, X., Zhang, M., ... & Tao, D. (2023). Towards making the most of ChatGPT for machine translation. EMNLP, 5622–5633, arXiv preprint arXiv:2303.13780.
• Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: A modern approach. Pearson.
• Nadia odah Sultan, L. (2024). Polyglossia in the Translation of Young Adult Literature: A Descriptive Study of Madeleine L’Engle’s A Wrinkle in Time. مجلة واسط للعلوم الانسانية, 20(4/Pt1), 489-469. https://doi.org/10.31185/wjfh.Vol20.Iss4.725
• Sultan, N. & Al-Ali, L. (2024). Shifting from Formal to Dynamic Equivalence in Raheem's Murder of the Bookseller: A Descriptive Qualitative Study. Adab Al-Basrah Journal, 108(1), pp: 61-77.
• Torregrosa, D., Pasricha, N., Masoud, M., Chakravarthi, B. R., Alonso, J., Casas, N., & Arcan, M. (2020). Aspects of terminological and named entity knowledge within rule-based machine translation models for under-resourced neural machine translation scenarios. arXiv preprint arXiv:2009.13398.
• Trujillo, A. (1999). Translation Engines: Techniques for machine translation. Springer.
• Tundik, M. A., Attila, H. I. L. T., Gergo, B. O. T. A., Lorand, N. A. G. Y., & Luukkanen, K. (2018). Access-independent cloud-based real-time translation service for voice calls in mobile networks. In 2018 11th International Symposium on Communication Systems, Networks & Digital Signal Processing (CSNDSP), IEEE, pp: 1-6.
• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, pp: 1-15.
• Wu, Y., Schuster, M., Chen, Z., Le, Q. V., Norouzi, M., Macherey, W., ... & Dean, J. (2016). Google's neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation. arXiv preprint arXiv:1609.08144.
• Yunjiu, L., Wei, W., & Zheng, Y. (2022). Artificial intelligence-generated and human expert-designed vocabulary tests: A comparative study. Sage Open, (2), 1-12. 10.1177/21582440221082130.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 م.م. لمياء رشيد العلي

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.