当代外语研究
2025, 25 (
):
156-169.
在生成式人工智能(GenAI)快速融入翻译能力培养的背景下,如何优化反馈机制以促进学习投入,已成为亟须解决的问题。本研究采用混合研究方法,系统考察反馈模式(GenAI单一反馈 vs. GenAI-教师协同反馈)与反馈复杂度如何影响学习者在机器翻译译后编辑(MTPE)学习中的情感、认知、行为投入及再修订质量。24名高年级本科生完成包含典型修辞手法的文学MTPE任务,数据来自其修订结果、问卷测量与半结构化访谈。结果显示:(1)协同反馈显著提升三维投入与修订质量;(2)学习者偏好简洁且情境契合的反馈,反馈复杂度需依任务与个体差异动态调整;(3)情感与认知投入的协同作用有助于推动有效修订。研究证实协同反馈在可信度、可理解性与可操作性上优于单一反馈,更能激发学习投入。这一结果为优化人工智能时代的MTPE教学反馈机制提供了实证支持,并为人机协同的智能化教育干预提供了参考。
