教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。基于生成式人工智能的復語型口譯課堂訓練模式研究課題設計論證研究現狀：目前，人工智能在口譯領域的應用逐漸增多，如機器口譯、遠程口譯等技術不斷發展。國內外學者在這方面進行了諸多探索，如Kurz＆Katschinka（1988）進行的實證研究，將奧地利電視臺播出的藝術節目中英語講話者的內容現場同傳為德語，并以字幕形式呈現。國內第一篇相關文獻發表于2001年，李德俊討論了虛擬教室在口譯教學中的應用。同時，復語型口譯課堂也在不斷探索新的教學模式。例如，中國石油大學（華東）外國語學院口譯教學團隊積極探索人機交互背景下口譯人才的培養模式，從教學環境、教學內容、教學資源、教學過程、教學評價等方面進行創新。此外，一些高校借助社交媒體推行翻轉課堂，提升口譯教學效果。然而，基于生成式人工智能的復語型口譯課堂訓練模式研究還處于起步階段。選題意義：隨著全球化的發展，對復語型口譯人才的需求不斷增加。在國際會議、商務談判、外交活動、學術交流等領域，復語型口譯人才發揮著關鍵作用。生成式人工智能為復語型口譯課堂訓練提供了新的機遇和挑戰。例如，微軟推出的AI口譯員，不僅具備實時翻譯能力，還能克隆用戶聲音，實現個性化語音輸出。這為口譯教學帶來了新的思路和方法。研究該課題有助于提高口譯教學質量，培養適應時代需求的口譯人才。通過探索創新的訓練模式，可以更好地滿足市場對口譯人才的需求，促進跨語言交流的順暢進行。研究價值：本課題的研究價值在于探索創新的口譯課堂訓練模式，為口譯教育提供新的思路和方法。例如，人工智能翻譯平臺可以實現多種語言之間的自動翻譯，為口譯教學提供更多的資源和工具。同時，也有助于推動人工智能與口譯教育的深度融合，促進口譯教育的信息化發展。如蔡振光教授指出，人工智能能夠輔助教師，提升詞匯、語法、閱讀、寫作、翻譯/口譯教學的效率和質量。二、研究目標、研究內容、重要觀點1.研究目標構建基于生成式人工智能的復語型口譯課堂訓練模式，旨在提高學生的口譯能力和綜合素質。通過整合生成式人工智能技術與復語型口譯教學，為學生提供更加高效、個性化的學習體驗。具體而言，該模式將幫助學生在不同語言環境下，快速準確地進行口譯轉換，提升語言理解和表達能力，同時培養學生的跨文化交際能力、批判性思維和團隊合作精神。2.研究內容生成式人工智能在復語型口譯課堂中的應用：探索如何將生成式人工智能技術融入復語型口譯教學中。例如，利用自動語音翻譯工具輔助學生進行多語種口譯練習，提高翻譯的準確性和效率。同時，引入人工智能翻譯平臺，為學生提供多種語言之間的自動翻譯服務，豐富口譯教學資源。訓練模式的設計與實施：設計適合復語型口譯課堂的訓練模式。包括全封閉訓練、半封閉訓練和開放性訓練三種模式的結合運用。全封閉訓練階段，學生在特定場所集中進行口譯技能的基礎訓練，借助人工智能技術進行聽力、口語、筆記、演講等方面的強化訓練。半封閉訓練期間，學生脫離正常工作一段時間，集中精力在特定場所進行口譯訓練，將傳統的口譯技能訓練與新型口譯模式相結合，如利用計算機輔助口譯工作模式，納入具備實時翻譯、語音識別、語音合成等功能的輔助軟件，提升訓練效果。開放性訓練則鼓勵學生在日常生活中結合實際工作進行口譯訓練，通過自主選擇音視頻訓練資源，實現訓練分段錄音、錄音回放與自評等，提高學生的自律性和學習能力。教學效果的評估：建立科學合理的教學效果評估體系。從準確度、流暢度、技巧、反應時間、正確率以及情感表達等多方面綜合評估學生的口譯能力。同時，將譯員自我評價、同伴互動評價與教師輔助評價相結合，并應用計算機輔助口譯訓練工具輔助學習者開展自我評價。此外，通過對參與口譯訓練的各方進行調查和反饋，了解學生在不同訓練階段的表現和進步，及時調整訓練模式和教學方法。3.重要觀點生成式人工智能可以輔助復語型口譯課堂訓練，提高教學效率和質量，但不能完全替代教師的作用。人工智能技術在口譯教學中具有諸多優勢，如提供豐富的教學資源、實現多種語言的自動翻譯、輔助學生進行自主學習和自我評價等。然而，人類譯員在創造性、話語意圖把握、言簡意賅傳譯等方面仍具有明顯優勢。教師在口譯教學中扮演著重要的引導者和組織者的角色，能夠根據學生的實際情況制定個性化的教學計劃，引導學生分析人工智能產出內容的質量，培養學生的情感和價值觀，提升學生的道德判斷力和社會責任感。因此，在基于生成式人工智能的復語型口譯課堂訓練模式中，應充分發揮人工智能技術和教師的各自優勢，實現兩者的有機結合。三、研究思路、研究方法、創新之處1.研究思路生成式人工智能與復語型口譯課堂的結合是當前口譯教育領域的新探索。首先，對生成式人工智能和復語型口譯課堂進行理論研究，深入了解兩者的特點和發展趨勢。通過查閱相關文獻，如“外語教學與研究中生成式人工智能的應用及反思華僑大學”等資料，分析生成式人工智能在翻譯領域的應用現狀和潛力，以及復語型口譯課堂的教學需求和挑戰。然后，設計并實施基于生成式人工智能的復語型口譯課堂訓練模式。借鑒現有口譯訓練模式，如“口譯訓練模式、內容、方法.docx道客巴巴”中提到的全封閉訓練、半封閉訓練和開放性訓練三種模式，結合生成式人工智能技術，為學生提供多樣化的學習體驗。在全封閉訓練階段，利用人工智能技術進行聽力、口語、筆記、演講等方面的強化訓練，例如通過自動語音翻譯工具輔助學生進行多語種口譯練習，提高翻譯的準確性和效率。半封閉訓練期間，將傳統的口譯技能訓練與新型口譯模式相結合，引入具備實時翻譯、語音識別、語音合成等功能的輔助軟件，提升訓練效果。開放性訓練則鼓勵學生在日常生活中結合實際工作進行口譯訓練，通過自主選擇音視頻訓練資源，實現訓練分段錄音、錄音回放與自評等，提高學生的自律性和學習能力。最后，對教學效果進行評估和反思，不斷完善訓練模式。建立科學合理的教學效果評估體系，從準確度、流暢度、技巧、反應時間、正確率以及情感表達等多方面綜合評估學生的口譯能力。參考“講座回顧:技術與教育:口譯學生如何更好應對人工智能手機網易網”中的觀點，將譯員自我評價、同伴互動評價與教師輔助評價相結合，并應用計算機輔助口譯訓練工具輔助學習者開展自我評價。此外，通過對參與口譯訓練的各方進行調查和反饋，了解學生在不同訓練階段的表現和進步，及時調整訓練模式和教學方法。2.研究方法本課題采用文獻研究法、實證研究法、案例分析法等多種研究方法。通過文獻研究法，收集國內外關于生成式人工智能和口譯教學的相關文獻，如“生成式人工智能與教育創新:機遇、挑戰與應對”等，了解研究現狀和發展趨勢，為課題研究提供理論支持。實證研究法主要用于對設計的基于生成式人工智能的復語型口譯課堂訓練模式進行實踐驗證，通過對學生的口譯能力進行前后測對比，分析訓練模式的有效性。案例分析法則選取具體的教學案例，如“淺析口譯翻轉課堂教學模式小組討論豆瓣”中提到的借助社交媒體推行翻轉課堂的案例，深入分析生成式人工智能在復語型口譯課堂中的應用效果和存在的問題。3.創新之處本課題的創新之處在于將生成式人工智能與復語型口譯課堂訓練相結合，探索創新的教學模式。生成式人工智能技術為復語型口譯課堂帶來了新的機遇，如微軟推出的AI口譯員，不僅具備實時翻譯能力，還能克隆用戶聲音，實現個性化語音輸出，為口譯教學提供了新的思路和方法。同時，注重理論與實踐的結合，提高研究的實用性和可操作性。通過對生成式人工智能在復語型口譯課堂中的應用進行深入研究，設計并實施有效的訓練模式，為口譯教育提供新的解決方案。此外，本課題還強調教學效果的評估和反思，不斷完善訓練模式，以適應不同學生的需求和教學實際情況。四、研究基礎、條件保障、研究步驟1.研究基礎已有相關的研究成果和實踐經驗為課題研究提供了堅實的基礎。一方面，國內外學者在人工智能在口譯領域的應用以及復語型口譯課堂教學模式方面進行了諸多探索，如Kurz＆Katschinka（1988）的實證研究、李德俊關于虛擬教室在口譯教學中的應用、中國石油大學（華東）外國語學院的口譯人才培養模式創新以及一些高校借助社交媒體推行翻轉課堂提升口譯教學效果等。另一方面，研究團隊具備相關的專業知識和研究能力，成員包括口譯教育領域的專家學者以及熟悉人工智能技術的專業人員，能夠為課題研究提供多方面的支持。2.條件保障學校為課題研究提供了良好的研究環境和設備支持。學校擁有先進的多媒體教室、語音實驗室等教學設施，為口譯教學實踐提供了硬件保障。同時，學校的圖書館資源豐富，能夠滿足研究團隊查閱國內外相關文獻的需求。此外，與相關企業和機構合作，為課題研究提供技術和資源保障。與人工智能技術企業合作，獲取最新的生成式人工智能技術支持，共同探索技術在口譯教學中的應用；與口譯行業機構合作，了解市場對口譯人才的需求，為課題研究提供實踐指導。3.研究步驟課題研究分為準備階段、實施階段和總結階段。準備階段：主要進行文獻研究和方案設計。研究團隊廣泛查閱國內外關于生成式人工智能和口譯教學的相關文獻，如“外語教學與研究中生成式人工智能的應用及反思華僑大學”“王華樹楊承淑：人工智能時代的口譯技術發展：概念、影響與趨勢”“人工智能時代的口譯技術前沿與口譯教育信息化手機網易網”等，了解研究現狀和發展趨勢，為課題研究提供理論支持。同時，結合研究目標和內容，設計基于生成式人工智能的復語型口譯課堂訓練模式方案。實施階段：開展教學實踐和數據收集。按照設計的訓練模式方案，在實際教學中進行應用。包括全封閉訓練階段，利用人工智能技術進行聽力、口語、筆記、演講等方面的強化訓練，如通過自動語音翻譯工具輔助學生進行多語種口譯練習；半封閉訓練期間，將傳統口譯技能訓練與新型口譯模式相結合，引入具備實時翻譯、語音識別、語音合成等功能的輔助軟件；開放性訓練則鼓勵學生在日常生活中結合實際工作進行口譯訓練，通過自主選擇音視頻訓練資源，實現訓練分段錄音、錄音回放與自評等。在教學實踐過程中，收集學生的口譯表現數據、學習反饋等信息。總結階段：進行數據分析和成果總結。對收集到的數據進行分析，從準確度、流暢度、技巧、反應時間、正確率以及情感表達等多方面綜合評估學生的口譯能力。結合譯員自我評價、同伴互動評價與教師輔助評價，并應用計算機輔助口譯訓練工具輔助學習者開展自我評價。根據數據分析結果，總結基于生成式人工智能的復語型口譯課堂訓練模式的成效和存在的問題，撰寫研究報告，提出改進建議，為今后的口譯教學提供參考。（全文共4356字）課題評審意見：本課題針對教育領域的重要問題進行了深入探索，展現出了較高的研究價值和實際意義。研究目標明確且具體，研究方法科學嚴謹，數據采集和分析過程規范，確保了研究成果的可靠性和有效性。通過本課題的研究，不僅豐富了相關領域的理論知識，還為教育實踐提供了有益的參考和指導。課題組成員在研究中展現出了扎實的專業素養和嚴謹的研究態度，對問題的剖析深入透徹，提出的解決方案和創新點具有較強的可操作性和實用性。此外，本課題在研究方法、數據分析等方面也具有一定的創新性，為相關領域的研究提供了新的思路和視角。總之，這是一項具有較高水平和質量的教科研課題，對于推動教育事業的發展和進步具有重要意義。課題評審標準：1、研究價值與創新性評審關注課題是否針對教育領域的重要或前沿問題進行研究，是否具有理論或實踐上的創新點，能否為相關領域帶來新的見解或解決方案。2、研究設計與科學性課題的研究設計是否合理，研究方法是否科學嚴謹，數據