【数智赋能·课堂新生】系列之：商务口译

图文：成秀娟、肖丽  初审：林洁  复审：乐思伟  终审：汪谓超

【个人简介】

肖丽， 翻译学博士，商务传播系。从教二十余年，主讲《英语口译》《商务口译》等课程。面对数字化浪潮，从大语言模型和AI 云帆译入手，逐步将冰冷的数字技术转化为有温度的课堂互动。在她看来，数字化转型不是“炫技”，而是“让教与学更好地相遇”。

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【访谈正文】

Q1：老师您好，您刚开始教学生涯时，课堂是怎样的？现在回头看，您个人经历的“数字化第一步”是什么？

刚开始上口译课时，课堂主要依赖传统语音室，常用的是录音机、耳机和纸质讲义。学生练完后，教师再集中听录音、做点评，反馈周期比较长。我个人的“数字化第一步”，是从多媒体课件和数字音频管理开始的。而真正意义上的“数智化第一步”，是把生成式AI和智能评测平台AI云帆译引入口译课堂，让学生能在课前、课中、课后持续获得反馈。

Q2：很多人觉得“数字化转型”是个宏大概念，在您个人的课堂上，它具体长什么样？能否用您这学期上课的一个真实片段来描述？

在我的课堂里，数字化转型不是简单地把PPT换成线上平台，而是让AI真正参与教学过程。

比如在“礼仪祝词”交替传译单元中，课前学生先用生成式AI分析难点表达；课中学生完成模拟口译后，分组与AI对话，比较自己的译文和AI译文；课后再把录音上传到AI云帆译，获得AI诊断报告，并结合生成式AI完成译后反思。这样，教学就从一次性的课堂讲授，变成了“诊断—反馈—改进”的连续过程。

Q3：在授课过程中，您最常用、也觉得最“顺手”的数字化工具或平台是什么？为什么是它？

我最常用的是生成式AI和AI云帆译。两者功能不同，但互补性很强。生成式AI适合做即时互动，比如让学生询问某个表达为什么这样译、有没有“救急版”和“进阶版”译法；AI云帆译则适合课后批量评测，可以快速生成结构化诊断报告，帮助学生看到自己的具体问题。对教师来说，这两个工具最顺手的地方在于：一个负责“解释和陪练”，一个负责“诊断和记录”，能够明显提高反馈效率。

Q4：数字化工具介入后，您的备课方式 和 课堂讲授节奏发生了哪些具体变化？可以举一个过去很难教、现在借助技术教好了的知识点为例。

过去备课更多依赖教师经验，判断学生可能在哪些地方出错。现在我会先看学生课前导学案和AI聚合出的共性问题，再决定课堂重点。也就是说，备课从“教师预设”变成了“数据支持下的精准设计”。比如长句处理过去很难教，学生容易一边顺着原文译，一边记忆负荷过大，最后卡顿。现在我会先让学生看AI提供的整句译法，再引导他们判断这种译法是否适合口译现场。随后我会补充意群切分策略，让学生明白：AI译文可能很漂亮，但不一定适合初学者现场输出。这样学生对策略的理解会更深。

Q5：在互动环节，您如何利用数字化手段让“沉默的学生”开口？有没有哪个让您印象深刻的课堂瞬间？

口译课上，一些基础薄弱的学生因为怕出错，往往不愿意主动发言。AI的作用在于给他们一个“垫脚石”。有一次涉及企业新闻发布会口译练习，我让学生先用AI做背景查询和表达优化。几位平时很少发言的同学，在小组讨论后主动上台展示他们如何利用AI修改译文，还解释了为什么没有完全照搬AI版本。这个瞬间让我印象很深，因为学生不是被动接受答案，而是在和AI对话、判断、选择。

Q6：数字化转型后，您批改作业、答疑、了解学情的方式和以前有什么不同？您会主动看哪些数据来调整自己的教学？

最大的变化是从“结果复盘”走向“过程优化”。以前主要是教师听录音后给总体评价，现在AI可以先完成一部分基础诊断，教师再做重点复核和深度点评。学生课后也可以自己调用AI 进行复盘。我会重点看几类数据：学生漏译、错译、语法问题的分布，反思报告中的问题归因，以及学生是否能合理采纳AI建议。比如如果我发现大多数学生仍集中在长句处理上出问题，下一节课就会增加意群切分和信息重组训练；如果发现有学生盲目照搬AI译文，我会专门加入AI输出核验和元评价训练。

Q7：您在课堂上是否感知到学生对这种数字化教学方式的反馈？他们有没有表现出更积极或不适应的方面？有没有具体事例让您印象深刻？

总体来看，学生对即时反馈非常欢迎。很多学生说，过去练完口译后不知道自己错在哪里，现在上传录音后很快就能看到转写文本和诊断结果，会更愿意继续练习。

当然，也有不适应的地方。比如生成式AI有时会给出很多版本，学生会产生选择焦虑，不知道哪个更适合自己。这时教师就不能缺位，要引导他们结合口译现场、语体要求和自身能力判断，而不是简单选择“看起来最高级”的译文。

Q8：学生评价您的课程“数字化体验好”，您觉得最让年轻人买账的是哪个点？有没有反过来被学生“教会”某个新工具的经历？

我觉得最让学生买账的是“反馈来得快，而且能对准个人问题”。他们不再只是等老师下次课统一点评，而是可以马上知道自己哪里漏了、哪里卡了、哪里表达不自然。

也有被学生“反向启发”的时候。有学生会尝试用不同AI工具交叉生成译文，再比较它们的表达差异。有的学生还会设计更细的提示词，比如要求AI按“临场救急版、正式表达版、文化解释版”输出。后来我也把这些做法吸收到课堂提示词示范中。

Q9：一路走来，您在教学数字化转型上踩过哪些“坑”？有没有尝试过某个看起来很酷、结果在课堂上翻车的工具或模式？

最大的“坑”是曾经过于相信技术。试点初期，我以为AI平台可以直接完成大部分口译评价，但实际发现，有些素材不适配，平台无法稳定生成测评；有些评价维度，比如语气、停顿、重音和现场交际效果，AI也很难准确判断。这让我意识到，AI不能替代教师。比较合理的方式是人机分工：AI负责高频、基础、可结构化的问题诊断，教师负责策略引导、交际效果判断和价值把关。

五、给学生的话

Q10：面对AI时代，您希望自己的学生保持怎样的学习态度？在方法上，您会给他们哪几条具体建议？

我希望学生能够“拥抱技术，但不放弃基本功”。AI可以成为很好的陪练，但不能成为偷懒的翻译器。我会给学生三点建议：第一，养成“问题驱动—工具辅助—深度反思”的学习闭环；第二，把AI当成对比和思辨的对象，而不是标准答案；第三，继续打牢双语基本功、跨文化意识和临场应变能力。因为在AI时代，真正不可替代的，仍然是人的判断力、表达力和文化理解力。