Abordagens modernas para o desenvolvimento da competência profissional do tradutor sob a influência do desenvolvimento da IA

Elvir Akhmetshin; Veronika Myakota; Inna Getskina; Apollinaria Avrutina; Anna Basmanova; Diana Burenkova; Shukurjon Kurbanova

doi:10.22633/rpge.v29i00.20816

Autores

Elvir Akhmetshin Universidade Mamun https://orcid.org/0000-0002-2576-503X
Veronika Myakota Academia Islâmica Internacional do Uzbequistão https://orcid.org/0009-0003-0415-5931
Inna Getskina Universidade Estatal Chuvash I. N. Ulyanov https://orcid.org/0000-0001-7764-4339
Apollinaria Avrutina Universidade Estatal de São Petersburgo https://orcid.org/0000-0003-3162-2825
Anna Basmanova Universidade RUDN https://orcid.org/0000-0001-7232-9874
Diana Burenkova Instituto de Gestão de Volgogrado https://orcid.org/0009-0008-6567-8329
Shukurjon Kurbanova Instituto Pedagógico Estatal de Urgench https://orcid.org/0009-0006-3301-0776

DOI:

https://doi.org/10.22633/rpge.v29i00.20816

Palavras-chave:

Educação de tradutores, Digitalização, Inteligência artificial (IA), Formação em tradução, Pós-edição de tradução automática

Resumo

Este artigo explora a pós-edição de tradução automática por estudantes como meio de desenvolver a competência profissional de futuros tradutores. O estudo visa fundamentar o uso de sistemas de tradução automática baseados em IA na formação de habilidades profissionais essenciais. Foi realizado um experimento didático com estudantes de tradução, no qual os participantes pós-editaram textos traduzidos por máquina para identificar erros e propor correções. Os resultados mostram que esse treinamento ajuda os estudantes a reconhecer as limitações das ferramentas tecnológicas e a desenvolver habilidades críticas de edição, enfatizando que os tradutores não podem depender apenas da automação. O estudo também destaca o potencial de recursos online baseados em IA, que podem apoiar a formação de tradutores, proporcionando ambientes de edição interativos. Conclui-se que a IA representa uma valiosa tecnologia de aprendizagem digital, capaz de executar tarefas rotineiras, simular cenários profissionais e aprimorar os caminhos de aprendizagem individuais. A integração de ferramentas de IA e redes neurais na formação de tradutores pode ampliar as oportunidades de comunicação, personalização e motivação dos alunos.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Elvir Akhmetshin, Universidade Mamun

Universidade Mamun, Khiva – Uzbequistão. Candidato em Ciências Econômicas. Professor Associado. Chefe do Departamento de Pesquisa Científica, Inovações e Formação de Pessoal Científico e Pedagógico; Universidade de Economia de Khorezm, Urgench – Uzbequistão. Professor Associado do Departamento de Economia e Gestão.

Veronika Myakota, Academia Islâmica Internacional do Uzbequistão

Academia Islâmica Internacional do Uzbequistão – Uzbequistão. Professor do Departamento de Língua Uzbeque e Literatura Oriental Clássica.

Inna Getskina, Universidade Estatal Chuvash I. N. Ulyanov

Universidade Estatal Chuvash I. N. Ulyanov, Cheboksary – Rússia. Candidato em Ciências. Chefe do Departamento de Filologia Românica e Germânica e Estudos da Tradução.

Apollinaria Avrutina, Universidade Estatal de São Petersburgo

Universidade Estatal de São Petersburgo, São Petersburgo – Rússia. Doutor em Filologia. Professor do Departamento de Teoria e Métodos do Ensino de Línguas e Culturas da Ásia e da África.

Anna Basmanova, Universidade RUDN

Universidade RUDN, Moscou – Rússia. Professor Associado do Departamento de Línguas Estrangeiras.

Diana Burenkova, Instituto de Gestão de Volgogrado

Instituto de Gestão de Volgogrado, filial da Academia Russa de Economia Nacional e Administração Pública junto à Presidência da Federação Russa, Volgogrado – Rússia. Candidato em Ciências. Professor Associado do Departamento de Linguística e Comunicação Intercultural.

Shukurjon Kurbanova, Instituto Pedagógico Estatal de Urgench

Instituto Pedagógico Estatal de Urgench, Urgench – Rússia. Candidato em Ciências. Professor Associado do Departamento de Pedagogia.

Referências

Alekseeva, I. S. (2020). Problemy obucheniya perevodu v sovremennom mire [Teaching translation in the modern world]. In Yazyk i kul’tura v epokhu globalizatsii [Language and culture in the age of globalization] (pp. 7–12). St. Petersburg State University of Economics.

Barrot, J. S. (2023). Using ChatGPT for second language writing: Pitfalls and potentials. Assessing Writing, 57, 100745. https://doi.org/10.1016/j.asw.2023.100745

Belyaeva, L. N., & Kamshilova, O. N. (2018). Problemy i perspektivy professional’noy podgotovki lingvotekhnologa [Problems and perspectives of language worker professional training]. International Journal of Open Information Technologies, 6(12), 35–42.

Belyaeva, L. N., & Kamshilova, O. N. (2023). Mashinnyy perevod v sisteme obucheniya: protsedury i resursy [Machine translation in education: Procedures and resources]. Izvestia: Herzen University Journal of Humanities & Sciences, (208), 230–239. https://doi.org/10.33910/1992-6464-2023-208-230-239

Borodina, M., Ivashkina, T., Golubeva, T., Afanasiev, O., Pronina, Y., & Berlov, K. (2022). Changes in the use of the Moodle platform by students at different levels of training depending on the period of restrictions due to Covid-19. Revista Conrado, 18(88), 125–132.

Chernova, O., Sabitova, A., Kurenkova, E., & Khaliapin, A. (2025). Pedagogical scaffolding through online quests and its influence on students’ learning motivation in the context of educational digitalization. European Journal of Contemporary Education, 14(3), 249–257.

Crompton, H., Edmett, A., Ichaporia, N., & Burke, D. (2024). AI and English language teaching: Affordances and challenges. British Journal of Educational Technology, 55(6), 2503–2529. https://doi.org/10.1111/bjet.13460

Dong, C. (2014). Computer-aided translation in students’ practical translation competence. In Proceedings of the 3rd International Conference on Science and Social Research (pp. 494–496). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/icssr-14.2014.115

Fomin, M. A., & Sadovikov, N. E. (2022). Vozmozhnosti primeneniya tekhnologiy iskusstvennogo intellekta pri izuchenii inostrannogo yazyka v vuze [Possibilities of using artificial intelligence technologies in foreign language learning at universities]. Molodezhnaya nauka: tendentsii razvitiya, (3), 6–11.

Garbovsky, N. K. (2019). “Tsifrovoy perevod”: Sovremennyye realii i prognozy [“Digital translation”: Present-day realities and forecasts]. In Russkiy yazyk i kul’tura v zerkale perevoda: Proceedings of the international conference (pp. 65–72). Moscow University Press.

Gavrilenko, N. N. (2017). Forsayt-tekhnologiya kak instrument prognozirovaniya razvitiya professii perevodchika [Foresight technology as a tool for forecasting the development of the translator’s profession]. In N. N. Gavrilenko (Ed.), Professional’no-oriyentirovannyy perevod: real’nost’ i perspektivy (Vol. 12, pp. 58–70). RUDN University.

Gavrilenko, N. N. (2018). Tsifrovaya kompetentnost’ – klyuchevoy komponent professionalizma perevodchika [Digital competence as a key component of the translator’s professionalism]. PNRPU Linguistics and Pedagogy Bulletin, (3), 139–150. https://doi.org/10.15593/2224-9389/2018.3.12

Godwin-Jones, R. (2022). Partnering with AI: Intelligent writing assistance and instructed language learning. Language Learning & Technology, 26(2), 5–24.

Grishina, N. Y. (2021). Obucheniye perevodu v usloviyakh rasprostraneniya sistem mashinnogo perevoda [Teaching translation in the context of the spread of machine translation systems]. Pedagogical Journal, 11(6), 142–149.

Gudkov, N. N. (2022). Iskusstvennyy intellekt vs lichnost’ perevodchika: problema zameny zhivogo spetsialista tekhnologiyami budushchego v oblasti perevoda [Artificial intelligence vs. the translator’s personality]. In Aktual’nyye problemy pedagogiki, psikhologii i perevodovedeniya: Proceedings of the international scientific and practical conference (pp. 188–195). Asterion.

Hutchins, W. J. (2005). Current commercial machine translation systems and computer-based translation tools: System types and their uses. International Journal of Translation, 17(1–2), 5–38.

Kamshilova, O. N., & Belyaeva, L. N. (2023). Mashinnyy perevod v epokhu tsifrovizatsii: novyye praktiki, protsedury i resursy [Machine translation in the era of digitalization]. Terra Linguistica, 14(1), 41–56. https://doi.org/10.18721/JHSS.14105

Kirichenko, I. A., & Sigacheva, N. A. (2020). Tsifrovizatsiya perevoda s angliyskogo na russkiy yazyk [Digitization of translation from English into Russian]. Kazan Journal of Young Researchers, 4(3), 27–37.

Khudyakov, N. A. (2019). Postredaktirovaniye mashinnogo perevoda: teoreticheskiye aspekty [Machine translation post-editing]. Filologicheskiy aspekt, 1(45), 232–239.

Kolin, K. K., Khoroshilov, A. A., Nikitin, Yu. V., Pshenichny, S. I., & Khoroshilov, A. A. (2021). Iskusstvennyy intellekt v tekhnologiyakh mashinnogo perevoda [Artificial intelligence in machine translation technologies]. Social Novelties and Social Sciences, (2), 64–80. https://doi.org/10.31249/snsn/2021.02.05

Kupriyanovsky, V. P., Sukhomlin, V. A., Dobrynin, A. P., Raykov, A. N., Shkurov, F. V., Drozhzhinov, V. I., Fedorova, N. O., & Namiot, D. E. (2017). Navyki v tsifrovoy ekonomike i vyzovy sistemy obrazovaniya [Skills in the digital economy]. International Journal of Open Information Technologies, 5(1), 19–25.

Litwinowa, M., Gasanbekov, S., Lawrencenko, S., Shtukareva, E., Borodina, M., & Golubeva, T. (2022). Improving the stylistic and grammar skills of future translators depending on the use of electronic editors. Revista Conrado, 18(86), 125–130.

Ling, P., Rabadanova, R., Otcheskiy, I., Basmanova, A., Biltekenova, G., & Biltekenova, G. (2024). Implementation of variable technologies to improve the psychological safety of the educational environment. Educação & Formação, 9, e14234. https://doi.org/10.25053/redufor.v9.e14234

Nechaeva, N. V., & Stepanova, M. M. (2017). Aktual’nyye napravleniya razvitiya vuzovskoy podgotovki perevodchikov [Current trends in university-level translator training]. In N. N. Gavrilenko (Ed.), Professional’no-oriyentirovannyy perevod: real’nost’ i perspektivy (Vol. 12, pp. 168–179). RUDN University.

Nechaeva, N. V., & Svetova, S. Y. (2018). Postredaktirovaniye mashinnogo perevoda kak aktual’noye napravleniye podgotovki perevodchikov v vuzakh [Post-editing of machine translation]. Teaching Methodology in Higher Education, 7(25), 64–72.

Panasenkov, N. A. (2019). Opyt obucheniya studentov-lingvistov postredaktirovaniyu mashinnogo perevoda [Teaching machine translation post-editing]. Pedagogical Education in Russia, (1), 55–60. https://doi.org/10.26170/po19-01-08

Shefieva, E. Sh., & Isaeva, T. E. (2020). Ispol’zovaniye iskusstvennogo intellekta v obrazovatel’nom protsesse vysshikh uchebnykh zavedeniy [Use of artificial intelligence in higher education]. Obshchestvo: Sotsiologiya, psikhologiya, pedagogika, 10(78), 84–89.

Shevchuk, E. V., & Nikiforova, Zh. A. (2021). Postredaktirovaniye i tipichnyye oshibki v avtomatizirovannom perevode [Post-editing and typical errors]. Teaching Methodology in Higher Education, 10(39), 46–54.

Shovgenina, E. A., & Novozhilova, A. A. (2013). Obucheniye studentov-perevodchikov rabote s elektronnymi resursami [Teaching translation students to work with electronic resources]. Bulletin of Volgograd State University. Series 6: University Education, (14), 70–76.

Sysoev, P. V., & Filatov, E. M. (2023). Chat-boty v obuchenii inostrannomu yazyku [Chatbots in foreign language teaching]. Tambov University Review: Series Humanities, (1), 66–72. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-1-66-72

Zhuzeyev, S., Zhailauova, M., Makasheva, A., Kydyrbaeva, K., Omarova, G., & Suleimenova, B. (2024). Influence of digitalization on the vocational training of primary school teachers. Revista on Line de Política e Gestão Educacional, 28, e023038. https://doi.org/10.22633/rpge.v28i00.19905