教学 | 人工智能时代翻译教材建设：理念、内容、呈现及编写策略（摘编）

刘松 中国翻译 2026年10月23日 16:07 北京

摘要：人工智能翻译的迅猛发展正在重塑语言服务行业生态与翻译人才需求结构，翻译教材作为翻译教学与人才培养的核心载体，亟需回应这一时代变革。本文在梳理人工智能翻译发展现状及其对翻译教育影响的基础上，剖析当前翻译教材建设面临的机遇与挑战，并从编写理念、内容设置、呈现方式与编写策略四个方面探讨新时代翻译教材的建设路径，以期为人工智能时代翻译教材建设与翻译教育改革提供参考。

关键词：人工智能；翻译教学；翻译教材；语言服务；翻译教育

人工智能（AI）的迅猛发展正深刻改变翻译实践的生产方式、能力结构和职业边界。当前以大语言模型（LLMs）为代表的生成式人工智能（GenAI）凭借出色的上下文理解、多轮交互和文本生成等能力，大幅拓展了机器翻译的应用边界，引发了翻译行业和人才需求的巨大变革。翻译教育同样面临智能化转型的时代命题，如何应对技术革新、培养适应新需求的翻译人才已成为学界关注的焦点。近年来，国内外学者围绕AI 时代翻译人才培养目标、课程体系、教学方法、能力结构等方面展开了广泛讨论（Moorkens et al.，2024；Pym & Hao，2024； 任文，2024； 覃军、马冬梅，2025；刘松，2026）。然而，翻译教材作为教学内容的核心载体和课程理念的直接体现，尚未得到应有关注。教材是连接培养目标、学科知识和课堂实践的关键枢纽，在学生能力培养和价值塑造中具有基础性、先导性作用（ 文秋芳，2023； 束定芳，2025）。翻译教育理念能否真正转化为稳定、可实施、可评价的教学实践，在很大程度上取决于教材能否对教学目标、知识内容、实践任务和评价方式进行有效组织。

鉴于此，本文聚焦AI 时代的翻译教材建设问题， 首先梳理AI 翻译的发展及其对翻译教育的影响，继而分析当前翻译教材建设面临的机遇与挑战，在此基础上从编写理念、内容设置、呈现方式和编写策略四个层面探讨翻译教材建设的可行路径，推动翻译教材由局部内容更新转向价值理念、知识体系、资源形态与开发机制的整体重构，以期为AI时代翻译教材建设与翻译教育改革提供参考。

一、人工智能翻译发展及其对翻译教育的影响

AI 时代的翻译教育正经历深刻转型。翻译能力模型亟需重构，人机协同范式逐步成形，AI 素养与技术伦理正日益成为核心培养目标。然而，上述理念要真正在教育实践中落地，归根结底离不开教材这一载体。翻译教材承载课程内容的编排与组织，直接影响教学理念传达与教学实施效果（李澜等，2024）。若教材仍将翻译活动处理为脱离真实场景的句段转换练习，即使课程中零散嵌入AI 元素，也难以形成系统的人机协同能力。因此，AI 时代翻译教材建设不是简单增加技术知识，而是依据新的翻译能力结构重新组织知识、任务和评价之间的关系，使教材真正成为连接技术变革、课堂教学与人才培养目标的重要媒介。

二、人工智能时代翻译教材建设的机遇与挑战

AI 技术首先为翻译教材建设提供了新的资源开发条件。在语料选择方面，语料库检索、自然语言处理和数据分析技术能辅助编者从大规模双语或多语语料中筛选教材素材，并根据主题、体裁、术语密度、句法复杂度和翻译难度进行分类。与主要依赖编者个人经验选择语料的传统方式相比，数据辅助选材有助于扩大语料覆盖范围，提高教材内容的代表性和梯度设计的科学性。AI 还可辅助识别语料中的重复内容、难点结构和潜在价值风险，为人工审定提供参考。

然而，技术可供性并不能自动转化为教材质量。教材语料不仅要具备语言训练价值，还须符合知识准确性、价值导向、文化适切性和教学可操作性等要求。其次，AI 技术迭代周期与纸质教材的编写、出版和修订周期之间存在明显张力。特定工具的界面、功能和使用规则往往在教材出版前后发生变化。若教材过度以产品操作步骤为主要内容，其知识时效性将大幅降低。此外，AI 时代翻译教材建设还面临技术训练与人文教育失衡的潜在问题。翻译活动不仅是信息转换过程，也涉及文化表征、价值判断与社会责任担当。数据隐私、知识产权、算法偏见、译者署名和责任归属等问题，都可能伴随AI 辅助翻译过程而出现。

三、人工智能时代翻译教材建设的路径

面对上述机遇与挑战，翻译教材亟需实现理念、内容、呈现方式与编写机制四个层面的协同转型。

（ 一）编写理念：技术素养与人文精神并重

AI 时代翻译教材建设首先应确立人类译者的主体地位。技术可以扩大译者的信息获取范围、降低重复性劳动成本并提供多种表达方案，但翻译目的的确定、文化立场的把握、质量标准的选择以及伦理责任的承担，仍然离不开人的判断（ 蓝红军，2025）。教材不应将学生培养为被动接受机器输出的操作者，而应帮助其成长为能够理解技术原理、识别技术局限并对最终译文负责的决策者。

当然，技术素养与人文精神并重并非是将技术与人文机械并列，而是使二者在具体任务中形成相互制约、相互支撑的关系。

（二）内容设置：构建跨学科复合型知识体系

AI 时代的翻译教材应在保留翻译理论和实践等基础内容的同时，引入AI 通识、翻译技术、质量评价、数据伦理、项目管理和专业领域知识，形成多层次、模块化的复合型知识体系。

首先，增设AI 翻译基础知识模块。该模块不必以算法推导和程序开发为重点，而是从译者使用技术的实际需要出发，解释基于规则的机器翻译、统计机器翻译、神经机器翻译和大语言模型的基本差异，说明训练数据、提示方式和随机生成机制可能对译文产生的影响。

其次，在实践操作层面，应参照当前翻译行业人机协同工作流程组织教学内容。当前翻译实践已形成人工翻译、计算机辅助翻译和人机协同翻译等多种模式。教材可围绕任务分析、译前准备、工具选择、译文生成、译后编辑、质量评价、成果交付设计一系列单元，使学生理解翻译不是获得机器初稿后进行局部修改，而是贯穿项目全过程的决策活动。

此外，还要构建通识基础与专业方向相衔接的模块化内容体系。通识基础模块涵盖AI 基本概念、翻译技术原理、数据与语料基础、知识产权、隐私保护、算法偏见和职业伦理。专业方向模块则以法律、医疗、科技、商务、新闻、文学和视听翻译等领域为载体，呈现不同文本类型对人机协同方式的差异化要求。

最后，翻译教材还应尊重学生成长规律，非职业化培养与职业化培养的分类衔接。本科阶段可侧重双语能力、翻译基本功、工具认知、机器译文识别和基础译后编辑能力，避免学生在专业能力尚未形成时过度依赖技术。研究生阶段可侧重垂直领域翻译、复杂项目管理、语料处理、质量控制和语言服务创新等能力提升。

（三）呈现方式：融合多模态教学资源

多模态教材并非音频、视频和网页资源的简单叠加，而是依据不同媒介的功能特点，对知识讲解、操作演示、实践训练、学习反馈和内容更新进行科学分工（张德禄、张淑杰，2010）。

首先，构建纸质教材与数字资源相互补充的一体化体系。纸质教材主要包括相对稳定的内容，如核心概念、理论框架、工作流程、质量原则和经典案例。数字平台则承载更新频率较高的内容，如工具操作演示、行业动态、增补案例、练习语料和评价量表。二者可通过二维码等方式连接，但数字资源不应止于纸质内容的重复展示，而是承担动态更新、交互训练和过程记录等纸质教材难以实现的功能。

其次，建设以翻译项目为基本单元的在线实训平台，尽可能还原真实语言服务流程，将任务说明、客户要求、术语表、翻译记忆库、机器翻译输出、审校规范和质量反馈整合在同一项目场景中。

最后，可在数字平台中嵌入自适应学习功能，由系统根据学生在语言理解、术语处理、错误识别和译后编辑等方面的表现智能推送不同难度的练习。

（四）编写策略：推进产教协同育人

翻译教材建设既不能仅依赖高校教师的个人学术经验，也不能完全按照企业短期岗位需求组织内容。前者易导致教材与行业实践脱节，后者则可能使教材沦为短期技能手册。产教协同的关键在于遵循教育规律，将真实工作流程、行业质量标准与技术应用场景转化为具有典型性、梯度性与可评价性的教学内容。

在教材规划阶段，应组建由翻译研究者、翻译教师、语言服务企业项目经理、一线译者、技术人员和出版编辑共同参与的编写团队。

在教材内容开发阶段，可将经过脱敏和教学化处理的真实项目转化为贯穿多个单元的长周期任务。

垂直领域教材建设尤其需要行业参与。行业案例不只是增添教材趣味性的点缀，更应成为培养风险意识与职业判断力的重要载体。

产教协同还应体现在评价标准建设上。教材可以将行业质量要求转化为教学评价指标，但不能简单用企业生产效率代替学习效果评估。

此外，还应建立教材的周期性评估和退出机制。编写团队可定期收集教师、学生和行业专家的使用反馈，对教材中的工具信息、案例数据和规范标准进行复核。对已失效的操作内容及时更新，对教学效果欠佳的任务予以调整或删除。

四、结语

翻译教材的革新，归根结底是对翻译教育应培养什么样的人这一根本问题的回应。AI 翻译的崛起并未消解人类译者的价值，反而使培养人类译者的判断力、创造力和伦理意识变得愈加紧迫。因此，AI 时代的翻译教材建设不能停留在增加工具介绍或操作练习，而应实现理念、内容、呈现方式与编写策略的整体转型。在编写理念上，坚持技术素养与人文精神并重，突出人的主体性和责任意识。在内容设置上，构建贯通语言能力、翻译知识、人工智能通识、技术操作、专业领域与职业伦理的跨学科知识体系。在呈现方式上，推动纸质教材与数字资源深度融合，形成开放、动态且可持续更新的教材生态。在编写策略上，建立学界、业界、技术人员和出版机构协同参与的开发机制，将真实项目、行业标准与前沿场景转化为符合教育规律的教学资源。需要强调的是，教材的智能化并不等同于把内容生产、学习评价和路径规划全部交由AI。高质量教材建设必须坚持人机互补，利用AI 提高资源处理、任务生成和学习反馈效率，同时通过人工审定确保知识准确、逻辑严密、价值导向正确和伦理责任明确。

参考文献（略）

作者简介：

刘松，博士(后)，西北工业大学外国语学院教授、硕士生导师。研究方向：典籍翻译、翻译史、人工智能翻译。

（原文出自《中国翻译》2026年第5期第60-66页）

（网络编辑会出现体例不规范现象，以正式出版内容为准）