Toward a Model of Active and Situated Learning in the Teaching of Computer-Aided Translation: Introducing the CERTT Project
Notice bibliographique
Résumé
With technologies becoming more widely and firmly established in the language industries, translator education programs must produce graduates who are knowledgeable about and comfortable with today’s translation tools. How then can translator education programs meet future translators’ and employers’ needs with limited time and resources? One strategy is to adopt a more holistic approach, which seeks to integrate tool use across different elements of the program, including within “core” technology courses, in practical translation and other courses, and as part of independent study activities. Achieving this goal, however, is not without challenges, and it requires an investment of time and effort on the part of both educators and students. In 2007, a new translation technology education initiative was launched at the University of Ottawa’s School of Translation and Interpretation (UO-STI). This initiative is centered around the Collection of Electronic Resources in Translation Technologies (CERTT) project. Motivated by a desire to improve the way in which technology- related knowledge and skills are taught to translators, the CERTT team has developed a framework to assist educators and students in exploring and using a range of over thirty computer tools and resources for translators. This centralized collection of tutorials, exercises, corpora, sample files for use with tools, and other related resources is currently being integrated into LinguisTech, which is an online portal and translator’s toolbox intended to supply information and access to a range of language technologies to translation students across Canada, as well as to certain other users. This article describes some key challenges associated with teaching translation technologies and presents the underlying philosophy and framework of the CERTT project, explaining how CERTT seeks to address them. It also briefly reports on the experience of the first four years of teaching with CERTT at UO-STI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».