翻译工具之后：语言课还教什么

本文性质： 观察 + 模型（Observation / Model）　证据标签： 观察 Observation／模型 Model／假设 Hypothesis／实证 Evidence

本篇涉及的证据类型：观察 Observation／模型 Model／假设 Hypothesis。凡属本院课堂观察与教学模型的部分，均不作效果承诺。

学生用机翻交作业，教师的第一反应通常是禁止。禁止之后，工具还在，问题也还在。

当机翻能交出通顺的句子

本院近几年的观察是：机翻的使用已经不可逆，而且使用方式分成了两类。一类是替代：把中文题目贴进去，把输出抄下来，作业看起来通顺，但学生说不出为什么这么写。另一类是参照：自己先写，再让工具译一遍，比较差异，发现自己漏了冠词、错了搭配、把长句拼得太满。同样一个工具，两类用法带来的结果完全不同。语言课如果只把力气花在辨别真假上，等于放弃了更有价值的那部分工作——教学生怎么用差异来学。

机翻给的是结果，不是过程

机器翻译的能力边界有相对清楚的研究。Koehn 与 Knowles 2017 年列出的系统性问题包括术语一致性、长句结构、语篇层面的连贯以及领域偏移：句子层面常常通顺，段落层面容易前后不接，遇到专业或文化特定的表达仍会失手。Ducar 与 Schocket 2018 年讨论课堂中的机翻使用，指出全面禁止既难执行，也切断了把工具变成教学资源的可能。从学习机制上看，机翻提供的是结果，而语言能力的形成依赖过程：选择、比较、修改、解释。工具越强，越需要把评价重心移到过程上。

本院把工具变成对照译文的三种用法

本院把工具变成对照译文，具体有三种用法。第一，回译对照：学生先自己译，再用工具译回中文，比较两份中文的差异，差异处往往就是理解的缝隙。第二，把评价重心移到为什么这样译：作业要求写三行说明，解释某个词、某个语序的选择理由。第三，保住不可替代的部分：即时的口头互动、需要临场判断的对话、需要读出语气的朗读，这些工具替不了。三种用法都要求教师先自己用过工具，知道它在哪里会错。

检测工具不可靠，不能当处分依据

先说工具本身：不同语对之间的质量差异很大，同一种方法在英语与中文之间有效，换一对语言未必成立。再说检测：目前没有可靠的机翻检测工具，误判率足以伤及无辜，因此不能把检测结果当作处分依据。最后是取舍：承认工具能用，不等于放弃词汇与语法的基础训练，恰恰相反，能看出差异的前提是心里有一个正确的样子。本院不主张全面禁止，也不主张放任，而是把使用方式写进作业要求，让过程可见。

今天就能开始

下一次写作作业，加一条要求：附三行说明，解释你在两个地方为什么这样写，不许写「凭语感」。

本文依据

• 观察来源： 本院学生作业中机翻使用情况与课堂问答记录，属观察。
• 模型出处： 三种用法为本院写作教学的工作模型，未做对照检验。
• 待验证项： 回译对照是否稳定提升修改质量，需在本院样本上验证。
• 外部文献： Koehn & Knowles 2017 神经机器翻译的六类挑战；Ducar & Schocket 2018 课堂中的机器翻译。