Використання інструментів штучного інтелекту у формуванні професійної компетентності майбутніх усних перекладачів
DOI:
https://doi.org/10.66556/2786-586X.57.honchar-kКлючові слова:
цифрові інструменти, автоматичне розпізнавання мовлення, мовна освіта, перекладацькі завдання, синхронний переклад, усне мовленняАнотація
Метою статті є обґрунтування можливостей використання інструментів штучного інтелекту у формуванні професійної компетентності майбутніх усних перекладачів. Методологічну основу дослідження становили аналіз наукових джерел, синтез, компонентно-структурний аналіз, класифікація та узагальнення. За допомогою аналізу наукових джерел з'ясовано стан розробленості проблеми в українському й зарубіжному науковому дискурсі; синтез дав змогу поєднати окремі підходи до розуміння професійної компетентності перекладача; компонентно-структурний аналіз використано для конкретизації її складників; класифікацію – для визначення напрямів застосування інструментів штучного інтелекту у навчальному процесі; узагальнення – для формулювання практичних рекомендацій. У результаті дослідження конкретизовано структуру професійної компетентності майбутнього усного перекладача з урахуванням технологічного чинника. Визначено, що вона охоплює мовно-комунікативний, когнітивно-операційний, міжкультурний, технологічний, етичний і рефлексивний компоненти. Встановлено, що інструменти штучного інтелекту доцільно використовувати не як заміну перекладацької діяльності, а як засоби підготовки, тренування, діагностики й рефлексії. Виокремлено основні напрями їх застосування у навчальному процесі: доперекладацька підготовка, термінологічна робота, моделювання усних комунікативних ситуацій, тренування вміння швидко виокремлювати головний зміст повідомлення, використання автоматичного розпізнавання мовлення, цифрових підказок, формувального зворотного зв'язку та етичного регулювання роботи зі штучним інтелектом. Обґрунтовано практичні рекомендації щодо підвищення професійної компетентності майбутніх усних перекладачів, зокрема через самостійне виконання перекладацьких завдань перед зверненням до штучного інтелекту, аналіз автоматичних транскриптів, перевірку термінологічних відповідників, тренування розподілу уваги та формування правил академічно доброчесного використання цифрових інструментів. Результати дослідження можуть бути корисними для викладачів перекладу, розробників освітніх програм, здобувачів вищої освіти, майбутніх усних перекладачів, а також для дослідників, які вивчають цифровізацію перекладацької освіти, методику навчання усного перекладу.Посилання
Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research?hub=67098
International Organization for Standardization. (2018). ISO 18841:2018: Interpreting services - General requirements and recommendations. https://www.iso.org/standard/63544.html
European Commission, Directorate-General for Translation. (2022, October 21). Updated version of the EMT competence framework now available. https://commission.europa.eu/news-and-media/news/updated-version-emt-competence-framework-now-available-2022-10-21_en
Zhang, J., & Doherty, S. (2025). Investigating novice translation students’ AI literacy in translation education. The Interpreter and Translator Trainer, 19(3-4), 234-253. https://doi.org/10.1080/1750399X.2025.2541478
Kulyk, O. (2023). Profesiina pidhotovka maibutnikh perekladachiv v epokhu shtuchnoho intelektu [Professional training of future translators in the age of artificial intelligence]. Scientia et Societus, (3), 48-56. https://doi.org/10.31470/2786-6327/2023/3/48-56 [in Ukrainian].
Krasulia, A., & Turchyna, M. (2020). Vykorystannia instrumentiv shtuchnoho intelektu: Porivnialnyi analiz system avtomatyzovanoho perekladu [The use of artificial intelligence tools: A comparative analysis of automated translation systems]. Lvivskyi Filolohichnyi Chasopys, (8), 108-113. https://doi.org/10.32447/2663-340X-2020-8.17 [in Ukrainian].
Jiménez-Crespo, M. A. (2025). “If students translate like a robot …” or how research on human-centered AI and intelligence augmentation can help realign translation education. The Interpreter and Translator Trainer, 19(3-4), 277-295. https://doi.org/10.1080/1750399X.2025.2542022
Ostapovych, O., Ostapovych, N., & Mazurenko, Yu. (2023). ChatGPT u pidhotovtsi filolohiv i perekladachiv: Vyklyky i perspektyvy [ChatGPT in the training of philologists and translators: Challenges and prospects]. Naukovi Zapysky Natsionalnoho Universytetu “Ostrozka Akademiia”. Seriia “Filolohiia”, 17(85), 200-205. https://doi.org/10.25264/2519-2558-2023-17(85)-200-205 [in Ukrainian].
Ihnatenko, V. D. (2020). Vykorystannia suchasnykh informatsiinykh tekhnolohii u pidhotovtsi maibutnikh filolohiv [The use of modern information technologies in the training of future philologists]. Inozemni Movy, (1), 37-42. https://doi.org/10.32589/1817-8510.2020.1.197401 [in Ukrainian].
Poltavskyi, S. O. (2026). Informatsiino-komunikatsiina kompetentnist maibutnikh perekladachiv v umovakh tsyfrovoi transformatsii osvity [Information and communication competence of future translators in the conditions of digital transformation of education]. Osvita ta Pedahohichna Nauka, 2(192), 74-80. https://doi.org/10.12958/2227-2747-2026-2(192)-74-80 [in Ukrainian].
Defrancq, B., & Fantinuoli, C. (2021). Automatic speech recognition in the booth: Assessment of system performance, interpreters’ performances and interactions in the context of numbers. Target. International Journal of Translation Studies, 33(1), 73-102. https://doi.org/10.1075/target.19166.def
Trebyk, O., Poltoratska, A., & Kapiton, A. (2023). CAT-instrumenty ta yikh mistse u strukturi pidhotovky maibutnikh perekladachiv [CAT tools and their place in the structure of future translators’ training]. Naukovi Pratsi Mizhrehionalnoi Akademii Upravlinnia Personalom. Filolohiia, 1(6), 57-63. https://doi.org/10.32689/maup.philol.2023.1.9 [in Ukrainian].
Serhiienko, O. I. (2025). Rol LMS-platformy pid chas profesiinoi pidhotovky maibutnikh perekladachiv [The role of an LMS platform in the professional training of future translators]. Naukovi Zapysky Lvivskoho Derzhavnoho Universytetu Bezpeky Zhyttiediialnosti. Pedahohika i Psykholohiia, 2(6), 60-66. https://doi.org/10.32782/3041-1297/2025-2-9 [in Ukrainian].
Chen, S., & Kruger, J.-L. (2023). The effectiveness of computer-assisted interpreting: A preliminary study based on English-Chinese consecutive interpreting. Translation and Interpreting Studies, 18(3), 399-420. https://doi.org/10.1075/tis.21036.che
Chen, S., & Kruger, J.-L. (2024). A computer-assisted consecutive interpreting workflow: Training and evaluation. The Interpreter and Translator Trainer, 18(3), 380-399. https://doi.org/10.1080/1750399X.2024.2373553
Yin, T. (2025). Has the use of AI-translated live captions in simultaneous interpreting changed the role of the interpreter? A study based on professional interpreters’ perceptions. The Translator, 31(2), 214-231. https://doi.org/10.1080/13556509.2024.2412923
Guo, M., Xie, Y., Han, L., Lei, V. L. C., & Li, D. (2025). Bridging traditional and AI-assisted simultaneous interpreting: Empirical insights for curriculum design. The Interpreter and Translator Trainer, 19(3-4), 425-443. https://doi.org/10.1080/1750399X.2025.2533007
Lu, X. (2025). The effectiveness of ChatGPT-assisted lexical-syntactic flexibility practice for interpreting competence and quality: The case of Chinese-to-English consecutive interpreting. The Interpreter and Translator Trainer, 19(3-4), 405-424. https://doi.org/10.1080/1750399X.2025.2533014
Gorbatyi, O. (2025). From stage to screen: Applying semiotic comedy in modern entertainment formats. SWorldJournal, 31(01), 185-195. https://doi.org/10.30888/2663-5712.2025-31-01-082
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Катерина Леонідівна Гончар
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
