Exploring the Role of Machine Translation in Translating English Collocations into Arabic: Insights from Student Translators
Notice bibliographique
Résumé
Machine Translation (MT) has increasingly become an essential technology in the modern age. MT technology is currently used by many EFL learners as a learning facilitator. They are using MT as an essential tool to assist them in their foreign language learning activities. Several studies have focused on investigating the EFL students’ use of and attitudes towards MT in various EFL learning activities including reading, writing and vocabulary acquisition. However, few studies have been conducted on exploring the EFL learners’ use of MT technology in the translation of collocations, especially in the Arabic context. This study addresses this gap by investigating the impact of MT on the translation of English lexical collocations into Arabic. It presents a corpus of twenty English collocations given to thirty third-year translation students at an Omani university, who utilized an online MT system for their translations. Employing a descriptive, qualitative approach, the study assesses students' strategies and the accuracy of MT-generated equivalents, drawing from translation models by Vinay and Darbelnet (1958) and Newmark (1988). The results indicated that the students were able to generate correct translations for certain collocations when using MT, but there were inaccuracies in the translation of other collocations. The study emphasized the importance of not solely depending on MT because doing so might reduce students' willingness to actively search for the most appropriate translations on their own. This suggests that a balanced approach to using MT and encouraging students to develop their translation skills independently is advisable. Future research can explore the use of Machine Translation in translating collocations in languages beyond Arabic and within different cultural and linguistic contexts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».