近年来，人工智能技术飞速发展，各类智能系统和应用层出不穷。大规模预训练语言模型的出现，无疑是人工智能发展进程中的一大里程碑。大语言模型（Large Language Model，LLM）是一类基于深度学习神经网络的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）模型。该模型经过大规模参数的通用语言模型的学习和训练，能够理解和模拟人类的语言能力，根据人类指令完成不同类型的自然语言处理任务，如生成类人智能文本、回答问题并完成其他语言相关的任务（Floridi & Chiriatti，2020：683），在当下各领域大放异彩，包括教育（Kasneci et al., 2023）、经济（何大安、许一帆，2023）、翻译（叶子南，2023；耿芳、胡健，2023）、出版（宋时磊、杨逸云，2023）等。大语言模型就像一个巨大的语言知识库，包含了广泛的词汇、语法、语义、常识等信息，能够理解、生成各种语言处理任务。

以ChatGPT和文心一言为代表的大语言模型，已经广泛应用于各类自然语言处理任务。顺应时代和行业发展，翻译教育也将在大语言模型时代迎来深刻的变革。一方面，传统的翻译教学中存在诸多痛点，如教学资源匮乏、教学手段单一、师生互动不足等，这些问题亟待解决。另一方面，大语言模型具有语言理解、语言生成、语言对话等强大的语言处理能力，为翻译教育的数字化转型提供了巨大的可能性。在新技术背景下，如果将大语言模型的技术优势有效地应用于翻译教学之中，必将对翻译教育产生革命性的影响。

大语言模型赋能下的翻译教育呈现出较为明显的变化趋势。教学模式的混合化变革将线上和线下教学有机结合，提高了教学灵活性和互动性。教学资源的数字化转型促进了教育资源的共建共享。教学过程的数据化分析为教师提供了更全面的教学数据，提升了教学效果。自动化评估的发展使教学评估更为准确、公正，提供了更为客观、多远、实时的反馈，帮助教师及时地调整教学策略。

随着科技的进步，教学方式也在发生变化。教学模式的混合化变革，是将大语言模型与线上、线下教学方式有机结合。例如，线上教学可以利用大语言模型提供更个性化的学习路径和实时反馈，教师可以根据不同学生的学习水平和速度，量身定制不同教学内容和作业测评（魏爽、李璐遥，2023：38）；而线下教学凭借大语言模型则可以提供多样化的虚拟翻译场景，帮助学生模拟实际翻译情景，提前操练行业所需技能。整合了大语言模型技术的线上线下混合式教学能够提供灵活多样、互动性更强的教学环境。这种混合式的教学模式，既能为学生提供更精确的学习路径，又能提高学生的实际应用能力，大幅提升了教学质量和教学效能（王华树，2021：85）。

教学资源数字化，意味着将传统的纸质教材和资源转化为数字格式。教学资源的数字化转型，不仅可以促进优质教学资源共建共享，还能全面提升翻译教学效果。数字化教学资源打破了时空的限制，师生不再受制于课堂和纸质教材，可以随时随地访问教学资源，为自主灵活的教学环境提供可能。这些资源也更易于管理和更新（邓轶，2023：88），学校和教师可以更高效地收集、整理、更新和分发学习资源，确保学生能持续获得最新、最相关的教学内容。同时，数字化资源也促进了教育领域的开放共享，有助于构建优质共享的教育生态系统。随着大语言模型、虚拟现实、增强现实等技术的应用，教学资源也呈现出了影像、图片、三维交互等多种形式，能够满足不同情境的教学需要，增强学生的学习兴趣，提升课程的教学效果（冯雨奂，2023：27）。

教学过程的数据化分析是大语言模型在翻译教学的一项重要应用，通过收集、整理和分析教学过程中产生的各种数据，可以让教师更好地了解学生的学习行为、学习需求和学习进度，提供更有效的指导。在翻译教学的不同阶段，教学过程的数据化分析都能发挥重要的作用，课前阶段，教师可以通过模型分析学生的知识背景和学习记录，为每位学生制定个性化的学习计划和教学目标，使教学内容更贴合学生的需求（尚智丛、闫禹宏，2023：48）。在课中阶段，大语言模型的实时反馈机制为教师提供了有力的工具，可以即刻识别和指正学生的错误，并提供有针对性的建议（吴兰岸等，2023：31）。在课后阶段，教师还可以根据学生的学习数据调整教学资源的分配，制定更有效的教学计划。

传统的翻译教学评估通常依赖教师的主观判断和逐一评价，这不仅效率低下，而且可能因个人主观因素影响评估的准确性。然而，随着大语言模型的发展，人工智能的合理应用能够提供相对更准确和公正的翻译评估。例如，大语言模型可以深度学习垂直领域知识，结合教师制定的评价标准，采用横向对比与纵向对比的方式，评估学生译文的翻译质量。自动化评估可以生成更具针对性的个性化反馈（郭茜等，2023：20），根据学生的具体翻译错误和需求提供建议，帮助学生改进翻译技能和提高自主学习能力。教师也可以借助自动化评估的数据，识别学生常见的翻译问题和薄弱点，及时调整教学内容和方法，改进教学过程（胡壮麟，2023：12）。

大语言模型的崛起为翻译专业教育带来了新机遇，然而，在其兴起之前，传统翻译教育也面临着一系列的挑战。教学资源获取低效、教学互动受限、反馈滞后、数字素养提升缓慢等问题一直存在。这些挑战使得传统的翻译教学模式无法满足不断变化的需求。

目前，大语言模型尚未广泛应用于翻译教学，传统翻译教育面临诸多挑战，教学资源的低效获取是主要困境之一。翻译教育往往需要大量的教学资源，包括教材、课程设计、语言资源、学习工具等。然而，获取这些资源通常需要大量的时间和资金，尤其是在多语言和非通用语言的教学环境中，寻找高质量的教育资源更加困难（徐光木等，2023：20）。教师往往需要花费大量的时间和精力累积、搜寻、整理、筛选和更新翻译实践素材，这不仅耗费时间，也限制了教学内容多样性、适用性和创新性发展。同时，传统的教学资源往往存在一定的滞后性，较难提供全面的、涵盖各专业领域的翻译教学资源，因此难以满足不断变化的翻译市场需求和翻译教学需求。

由于技术限制和资源限制，传统翻译教学方法往往比较单一，缺乏创新性。例如，传统的课堂教学和书面作业可能无法充分激发学生的学习兴趣和动力。此外，缺乏实践和互动的机会也限制了学生的学习效果（张震宇、洪化清，2023：38）。传统翻译课堂教学往往以一种单向的方式进行，教师向学生传授知识，学生被动接受。现有的教学活动也多为设计好的同质化互动，无法激发学生的积极性、不利于培养学生批判性和创造性思维。大语言模型与翻译教学的不断融合，可以提供各种创新的教学方式，如模拟真实翻译场景的角色扮演，以及通过算法发送更为匹配的个性化课堂练习等，打破了以往的限制，丰富了教学方法，提高了教学效果。

传统的教学反馈机制通常依赖于教师或企业导师对学生翻译作品的主观性评估。这意味着教师需要花费大量时间逐一批改学生的作业，给出反馈，并指导他们改进。这种方式往往效率低下，导致反馈滞后，对学生的学习进度容易产生一定的负面影响。大语言模型的出现，使得实时反馈成为可能，从而大大提高了学习效率，同时也为教师和学生提供了一种新型的评价体系，推动建立全新、及时、全面的教学反馈机制（姜华等，2023：67）。传统翻译教育的教学评估通常受限于测试考试和项目考核，难以客观的评估学生的语言能力和翻译技能发展动态。此外，一定程度上还受到了教师主观性的影响，不同的评估主体可能对同一份译文有不同的评价标准和审美标准，这可能会导致学生对个人译文质量和个人翻译能力时感困惑。

由于技术手段的局限性，师生难以在短时间内提升数字素养。例如，在过去，学生和教师在提升数字素养方面，面临时间和资源的双重压力，学生学习新的数字工具和技术往往需要大量的时间和实践机会，同时，教师也需要花费额外的时间和精力来学习和教授这些工具和技术，并将其融入到教学过程中（Redecker等，2017）。这种繁重的工作负担限制了数字素养的提升速度，使教学过程相对滞后于技术的发展。然而，大语言模型的出现，使得数字素养的提升变得更加容易和快速。通过使用大语言模型进行教学，学生可以在实际操作和学习中提高自己的数字素养，教师也可以利用大语言模型进行教学设计和评估，这不仅为学生提供了更丰富的教学体验，还提高了教师的数字素养。

在大语言模型尚未广泛应用于翻译教学之际，除上述问题外，还存在教学手段单一，个性化教学实施困难，教学效果难以追踪等多方面的挑战，传统翻译教育已难以应对上述问题和挑战（王华树、刘世界，2023：47）。在大语言模型风靡全球的背景下，充分利用新技术成为推动翻译专业教育创新发展的必经之路。

传统翻译教学所面临的各种挑战制约着翻译教育实践模式的创新转型，大语言模型技术的出现给翻译专业教育变革带来了新的转机，然而，想要真正发挥大语言模型的应用潜力离不开提示词工程的高效运用。提示词，又称为指令（prompt），是指发送到语言模型的指令内容，提示词的质量和准确性将直接影响大语言模型输出的质量和相关性。在翻译教学中，合理运用提示词框架（prompt framework）生成有情景、有针对性的提示词，可以帮助教师获得精准详尽的答案。

提示词框架是一种用于生成自然语言文本的技术，它基于预定义的模板和规则如语法结构、语义规则、上下文信息等，生成符合特定要求的文本。标准的提示词结构通常包括背景信息，任务目标和特定需求三大要素，在此基础上衍生出了多种提示词框架，其中代表性的框架有BORE框架：

B(Background，阐述背景)；

R(Role，定义角色)；

O(Objectives，定义目标)；

K(Key Result，定义关键结果)；

E(Evolve，试验并改进)。

还有Matt Nigh提出CRISPE框架，即

CR（Capacity and Role，能力与角色）：你希望 ChatGPT 扮演怎样的角色；

I（Insight，洞察）：背景信息和上下文；

S（Statemen，陈述）：你希望 ChatGPT 做什么；

P（Personality，个性）：你希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你；

E（Experiment，实验）：要求 ChatGPT 为你提供多个答案。

多元的提示词框架为教师提供了广泛的选择，以满足不同的教学需求。在不同情境下，教师可以灵活地调整和优化提示词框架，以适应特定的教育目标和需求。下面将具体介绍如何在教学设计、教学实施、教学评估和教学研究等方面高效运用大语言模型赋能翻译专业教育。

1）教学案例设计

在翻译教学中，可结合大型语言模型设计创新案例，促进技术与翻译教学融合。例如，教师可以鼓励学生在课堂中与模型互动，提出问题并讨论翻译结果。教师还可借助模型设计不同主题、不同需求的翻译教学案例，如模拟联合国会议，让ChatGPT提供对话内容，创新口译教学案例，或针对某项技能让ChatGPT生成相应的教学案例（Hwang & Chang，2021）。以BORE提示词框架为例，提示语可为（1）阐述背景：我在为中国沿海地区高校准备MTI翻译专业相关专业课教学，请为我生成创新性强、适用性高的教学方案；（2）定义角色：你将扮演资深的高校翻译教师；（3）定义目标：请生成为翻译专业硕士进行同声传译技能训练的教学方案；（4）关键结果：教学的目标是希望学生能熟练掌握顺句驱动的同传技能，线下授课，授课时间两周，共八个课时，方案至少包括三部分，分别是基本概念、基本运用和不同场景的具体案例；（5）试验并改进：请生成2份教学方案，并根据我的反馈修改已生成的方案。

2）教学活动规划

教师可以设计多元化、智能化教学活动，在小组讨论、合作学习、翻译项目等传统教学活动的基础上，利用大语言模型设计人机协同、人机耦合等创新型教学活动。如布置小组翻译项目，要求学生共同使用ChatGPT等大语言模型完成翻译任务，每个小组成员可以利用不同的大语言模型提供多种版本的翻译，比较并分析翻译过程、翻译决策和翻译质量。

提示语：我是大学的翻译教师，我想设计一场人机协同的翻译课堂教学活动，请你扮演一位熟练运用ChatGPT的专家教授，根据我给你提供的信息设计教学活动，请设计至少三项教学活动供我选择：（1）活动目标是让学生分组共同使用ChatGPT完成一篇150中文字的翻译任务，让学生比较分析人工译本和语言模型译本的差异；（2）学生为大二年级的英语专业学生，语言基本功较好，但尚未经过系统的翻译训练；（3）授课方式为线下授课；（4）活动为三十分钟，在一个课时内完成。

        图1 ChatGPT生成的教学活动案例

3）教学资源获取

1）辅助教师解答

在不打断课堂教学的情况下，大语言模型可以提供即时答疑和解释，充当实时助教帮助学生解决个性化问题（Lin & Mubarok，2021）。例如在翻译课堂中，学生可随时向ChatGPT提问为什么译文要进行某处的增删，让其给出判断依据和解释。

提示语：ChatGPT，我是一名大三翻译专业的学生，请你扮演一名资深翻译教师解答我的翻译问题，在“成为世界典范”这句话里，“典范”一词除了翻译成“model”还能翻译为什么？请你给我五个同义表达，并说明其用法。

图 3 ChatGPT生成的辅助教师解答案例

2）促进交互学习

教师组织学生小组合作完成项目化翻译，学生可以使用大型语言模型来获取翻译建议，并在小组内讨论最佳译文。这鼓励了同伴互助和生生之间的翻译经验分享。模型可以为学生提供翻译建议，学生可以与模型互动，反复修订翻译，提高自主学习和项目管理技能（El Shazly，2021）。

3）模拟真实场景

在口译教学中，借助语音识别技术和语音合成技术设计口译练习，模拟真实的口译场景，创设模拟会议、新闻发布会等情境，有助于学生在真实情境下锻炼口译技能，提高现实口译表现。还可以让模型扮演不同的角色，如大使、商务合作伙伴、医生和病人，使学生适应不同的对话风格，提升不同口译场景和需求下的应变能力。

   图 5 学生与ChatGPT模拟口译场景对话

1）辅助作业测评

大语言模型可以根据教师提供的资料生成不同难度的作业习题和测试答卷，辅助教师完成阶段性教学评估。在确保数据安全和知识产权的情况下，教师还可以借助大语言模型辅助批改学生作业和翻译练习，提高批改效率和评价客观性。大语言模型可以初步识别学生的错误、提出改进意见，并提供有针对性的反馈。

图6 ChatGPT生成的翻译作业案例

2）辅助自我评估

翻译技能的提高不仅需要教师的正确引导，还依赖于学生大量的自主练习。大语言模型能够提供高效、个性化的学习平台，为培养学生自主学习能力提供平台资源。学生能够借助大语言模型和教师反馈诊断个人翻译不足之处，并借助模型推荐相关学习材料和资源，同时还能不断进行自我评估，随时了解个人翻译能力变化，收集定制化的评估反馈。

图7 ChatGPT评估学生翻译练习案例

3）追踪教学效果

大语言模型可以协助教师创建定期的综合评估测试，周期性提供教学评价。教师可以在确保数据安全和知识产权的情况下，使用模型记录学生的翻译练习，让模型追踪学生的学习效果，生成评估报告供教师参考。

图 8 ChatGPT教学效果评估案例

除ChatGPT外，人工智能技术和大语言模型领域还存在众多可供选择的工具和资源。在国内，百度文心一言和讯飞星火等大语言模型也展现出强大的潜力，可以在不同领域提供有力的支持。以Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion等为代表的人工智能绘画模型，为艺术和创意领域的实践者提供了丰富的工具和资源。因此，教师在选用技术模型时，不能只锁定在某一个特定的模型上，而是根据具体的需求和目标进行综合考虑，灵活选择合适类型的工具，高效精准地提高翻译教育和翻译实践的效率和质量。

大语言模型技术在未来翻译教育的各个领域都具有巨大的潜力，然而，我们也必须认识到，这项技术的应用也伴随着一系列的潜在风险和挑战。主要包括其可能引发的意识形态的渗透、事实偏差误导、过度依赖技术以及数据隐私安全等问题。

在当下翻译教学中，大语言模型的应用会带来相关的意识形态问题（胡开宝、李晓倩，2023:69）。意识形态贯穿于所有数据的收集、处理和解释过程，数据本身就是价值观的一种体现。在大语言模型的开发中，研发人员使用特定的统计模型或对数据进行特定的转换，以获取符合其预期或偏见的结果，在这过程中数据模型可能会重复或放大数据中可能存在的偏见（徐光木等，2023:26）。同时，以ChatGPT为主的大语言模型训练数据主要来自大量的英文网页，这些网页本身就是包括美国在内的英语国家社区的观点和价值观的映射，在回复问题和解决问题时，ChatGPT可能会偏向于美国霸权主义的视角，从而违背了社会主义核心价值观（金旋，2023:56）。

为解决这一潜在的意识形态隐患，我们需要采取一系列对策。首先，翻译教师应着重提升政治意识和政治觉悟，深入学习习近平总书记核心思想，从而能准确理解和识别出模型中可能存在的意识形态偏见。其次，鼓励翻译教师使用国内的大语言模型，如百度文心一言、天工开物等，凭借多样的数据模型和多元的文化视角避免霸权主义国家意识形态的渗透或操控。

大语言模型运用所面临的另一重大问题是其所生成的内容可能存在事实性错误。由于技术原理上的致命缺陷，可能会出现大语言模型幻觉问题，提供虚假信息、错误信息，这可能会误导翻译教师原有的知识体系，影响教师的知识生产过程（冯雨奂，2023:26）。OpenAI 公司在其官方网站上承认这款工具存在缺陷，其中第一条就是虽然ChatGPT 生成的文本有时看起来可信但实际上并不正确甚至荒谬（OpenAI，2023）。该公司也承认ChatGPT 有时会编造事实或是输出不相关的回复。为此，教师应持续加强自身的专业知识，提高明辨是非的能力，在使用模型时谨慎核实信息的真实性，不轻信虚假或不准确的内容。

新兴技术的强势发展也可能会使人们失去理性判断，盲目迷恋数据（张威、雷璇，2023：105），甚至产生过度依赖技术的问题。教师过度依赖大语言模型倾向于让AI做出决策，可能导致其教学能力的退化，独立思考能力和创新能力的减弱。教学、论文写作、案例研究等环节若过度使用模型，可能使教育过程变得过于机械，削弱了教师的原创性和思考深度（姜华等，2023:68）。为此，我们需要加强对教育伦理问题的关注。翻译教师应在使用大语言模型时，坚守人本主义，加强批判性思维能力，提升技术伦理意识，明确人机协作关系，确保翻译教学有温度、有深度、有创意，从而更好地应对大语言模型过度依赖所带来的挑战。

翻译教师使用大语言模型时，另一不可忽视的隐患则是隐私安全问题，模型可能会导致数据和个人隐私泄露（宋时磊、杨逸云，2023:78）。在翻译教学中，教师和学生的个人信息，如上传的个人图片、电子图书PDF、未发表的论文等，可能涉及知识产权和隐私问题（王华树、刘世界，2023:14）。尤其是随着最新ChatGPT Turbo多模态功能的广泛应用，翻译数据泄露的潜在风险更加突出。教师使用不同的大语言模型平台，可能导致师生的隐私被侵犯或被篡改，教研成果被非法使用或被恶意散播等风险。针对这一问题，教师加强数据安全防护意识，提升数据管理能力，审慎处理涉及个人信息的教研数据。正确引导学生合理使用大语言模型的同时，实施严格的数据安全和隐私保护政策，避免上传过于敏感的个人信息，维护教学过程中的隐私安全。

大语言模型技术在翻译教育领域展现巨大潜力，但其应用也伴随一定的潜在风险。未来我们继续探索大语言模型技术在翻译教育中的应用潜力的同时，必须以辩证、客观、谨慎的态度看待这项技术。各利益攸关方应该共同努力制定明确的指导方针和伦理框架，确保技术的正确规范使用，发挥其潜在的革命性优势。

大语言模型的蓬勃发展无疑为翻译教育带来了深远的影响和全新的转型机遇。与传统翻译教学模式相比，大语言模型在翻译教学的全过程中展现出前所未有的潜力。然而，要实现大语言模型与翻译教学的深度融合，我们还需面对并解决诸多挑战，如翻译教育的新理念、新思路和新路径，以及模型的安全性、准确性和易用性等。展望未来，大语言模型必将成为推动翻译教育变革的重要驱动力，它将引领翻译教育走向更高层级的智能化和个性化，使翻译教育更加适应数智化时代的需求。我们清醒地认识到大语言模型带来的机遇和挑战，坚守人本主义和全人教育理念，以开放的、积极的态度推动翻译教育的创新发展。在大语言模型的驱动下，翻译教育将展现出全新的教育形态和发展景象。

基金项目：本文是国家社科基金项目“数字人文视域下译者数字素养研究”(编号：22BYY043)的阶段性成果。