Current State and Difficulties in Chinese MTI Teachers’ Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
Teacher development plays a pivotal role in the program of Master of Translation and Interpretation (MTI) but there was inadequate research on their current state and needs in China. This research aimed to investigate their current state in teaching, academic research and translation practice and present a detailed description of their age, professional title and academic qualifications. A mixed methodology design was adopted to ensure reliability and validity of data by means of triangulation. The sample in this study was 514 teachers from 32 provinces, municipalities and autonomous regions in China. They were surveyed via quantitative questionnaires and online interviews. The findings were as follows.1:Despite reasonable age structure, around 50% of them had less than three years’ teaching practice in MTI. 2: There was an increase in the figure for MTI teachers with doctoral degree but they felt it difficult to offer learners professional guidance. 3: A large percentage of MTI teachers were in a comparatively slow stream of promotion in the title of professional post. 4: The percentage of the academic achievements associated with translation in all the research projects and papers was small. 5: A majority of these university teachers worked as part-time translators. 6: About half of them were not very content with the effectiveness in their staff training program. Therefore, it is recommended that more chances be offered for the MTI teachers to conduct translation practice in the professional sector and more researches be needed to meticulously understand their requirement in terms of career development with a view to bridging the gap between the resources in the teacher training and their actual needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».