引言

2025年7月，教育部办公厅印发《关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》，明确提出经过3至5年努力，教师数字素养全面提升，熟练应用数字化手段开展教育教学成为新常态。这一政策信号表明，教师数字素养已从“倡导性要求”上升为“刚性需求”。与此同时，以ChatGPT为代表的生成式人工智能正在深刻改变翻译教学的形态与内涵——从机器翻译的译后编辑到AI辅助的翻译教学设计，技术渗透已无处不在。

然而，一个结构性矛盾日益凸显：技术迭代速度远超教师素养更新速度。当前翻译教师培训主要聚焦于“应用”维度，而“知识”与“元认知”维度的培养严重不足。正如有学者所言，“AI不会替代教师，但一定会淘汰不会使用AI的教师”。翻译教师数字素养的提升，已不仅是教师专业发展的内在需求，更是保障翻译人才培养质量的现实要求。

本文聚焦“AI时代翻译教师数字素养提升路径”这一核心命题，以英语专业本科教学为指向，试图回答以下问题：翻译教师数字素养的内涵应如何界定？当前教师数字素养面临哪些现实困境？面向英语专业教学需求的教师数字素养提升路径应如何设计？

一、翻译教师数字素养的概念界定

（一）从“信息素养”到“数字素养”的概念演进

数字素养作为一个学术概念，经历了一个不断扩展的演进过程。早期研究聚焦于“信息素养”，强调信息检索、筛选与利用能力；进入21世纪后，“数字素养”的概念逐渐兴起，涵盖了对数字工具的操作能力、数字内容的创造能力以及在数字环境中的沟通协作能力。进入人工智能时代，数字素养的内涵进一步扩容，从“使用工具”上升到“与智能体协同”的层面。

教育部2022年底发布的《教师数字素养》教育行业标准指出，教师数字素养不仅涵盖数字技术知识与技能、数字化应用的基础数字能力，更包含数字化意识、数字社会责任、专业发展等深层次素养。这一界定揭示了数字素养的多维性——它不只是“会用工具”，还包括“理解技术的教育价值”和“负责任地使用技术”。

（二）翻译教师数字素养的特殊性

翻译教师的数字素养具有区别于其他学科教师的特殊性。这种特殊性源自翻译学科的双重属性：一方面，翻译教学涉及语言技能训练，需要处理大量文本、术语和文化信息；另一方面，翻译行业本身正经历深刻的技术变革，翻译技术能力已成为行业准入的基本要求。

王华树、刘世界从数字人文视角出发，指出新时代译者数字素养的内涵已从“技术操作能力”扩展为涵盖“数据素养、人工智能素养、媒介与平台素养、安全与伦理素养、话语与叙事体系素养”的复合能力结构。翻译教师兼具“译者”与“教师”的双重身份——作为译者，他们需要掌握机器翻译、译后编辑、术语管理等技术能力；作为教师，他们需要将这些技术能力转化为教学资源，引导学生建立对技术工具的批判性认知。

（三）AI时代翻译教师数字素养的构成要素

综合当前学术讨论与教育政策导向，AI时代翻译教师数字素养可分解为以下三个维度：

第一，AI工具操作与应用能力。 这是数字素养的基础层，指教师能够熟练使用各类AI翻译工具、智能教学设计工具、学习数据分析工具等。教师不仅需要了解主流AI工具的功能和特点，还需具备根据教学目标灵活组合不同工具的能力。

第二，人机协同教学设计能力。 这是数字素养的应用层，指向教师能够在教学设计中合理配置AI与人工的职责分工。正如研修班培训所强调的，教师需明确哪些环节可以由AI高效完成，哪些环节必须由教师主导，实现优势互补。

第三，批判性技术评估与研究能力。 这是数字素养的创新层，包括识别AI工具局限性的能力、评估技术应用效果的能力，以及基于数字技术开展教学研究的能力。

二、翻译教师数字素养发展的现实困境

（一）技术迭代与素养滞后的结构性矛盾

当前翻译教师数字素养发展的首要困境，是技术更新速度与教师学习速度之间的落差。大语言模型以月为单位迭代升级，而教师培训通常以学期或学年为周期组织，这种时间差导致教师刚掌握某一工具，该工具已被新版替代或功能发生重大变化。

这一困境的背后是培训体系的系统性问题。研究发现，当前翻译教师培训主要聚焦于“应用”维度——教教师“怎么用”某个工具，而忽视了“知识”维度（理解技术原理与局限）和“元认知”维度（反思技术使用策略与效果）的培养。这种“重操作轻认知”的培训模式，使教师获得的是“跟着教程走”的程序性知识，而非“举一反三”的策略性知识。

（二）翻译技术课程师资的短缺瓶颈

翻译技术教学的特殊性在于，它要求教师既懂翻译又懂技术。然而，具备这种复合能力的教师十分稀缺。数据显示，44.2%开设翻译硕士专业的院校未开设翻译技术课程，主要原因就是缺少能胜任该课程的师资。

这一问题的深层原因在于翻译教师培养体系的结构性缺陷。多数翻译教师接受的是传统翻译教育，其知识结构以语言文学为主，技术素养的培养在其职前教育阶段就已缺失。而对标TPACK（技术+教学法+学科知识）框架，教师需要在技术知识、教学法知识和学科知识三个维度实现有机融合，这对传统培养模式提出了严峻挑战。

（三）培训模式与教学需求的结构性错位

现有教师数字素养培训的另一突出问题是“供给”与“需求”的错位。这种错位体现在两个层面：

内容层面，培训往往偏重通用AI工具的介绍，而对翻译教学场景的针对性不足。教师在培训中学到的是“AI能做什么”，但回到课堂后，他们更困惑的是“AI在翻译课上该怎么用”。

形式层面，多数培训采取“专家讲座+集中授课”的模式，教师处于被动接受状态，缺乏实践操作和持续跟进的机会。有研究指出，有效提升教师数字素养需要形成“问题发现—专题研修—成果产出”的闭环，而非一次性的培训。

三、翻译教师数字素养提升的路径设计

（一）基础层：AI工具素养与安全意识培养

基础层路径的目标是帮助教师建立AI时代教学工作的“基本功”。这一阶段的培养核心包括：

AI翻译工具的操作能力。 教师需要熟练掌握至少2—3种主流AI翻译工具（如DeepL、ChatGPT、本地化大模型等），理解其功能特点、适用场景和输出质量特征。研修班培训经验表明，通过“讲授+实操”的方式让教师亲身体验AI赋能下的教学情境设计，是提升工具操作能力的有效途径。

数字安全与伦理意识。 在翻译教学中使用AI工具涉及数据安全、版权合规和学术诚信等问题。教师需要了解哪些类型的数据不能上传至公共AI平台，如何在使用AI生成内容时进行标注和说明。正如有学者指出的，教师需特别关注识别算法偏差风险、确保数据合规使用等伦理问题。

基础层培训应避免“说明书式”教学，更有效的方式是以“任务驱动”为导向，让教师在完成具体翻译备课任务的过程中自然习得工具使用技能。

（二）应用层：人机协同教学设计能力培养

应用层路径指向教师如何将AI工具整合进翻译教学的全流程。其核心能力包括：

翻译教学场景的AI适配能力。 教师需要能够识别翻译教学中的哪些环节适合引入AI、哪些环节应保持人工主导。重庆外语外事学院英语学院的教学分享指出，教师需明确“对话式AI可高效完成的环节（如辅助生成翻译素材）与需教师主导的部分（如语言文化解析与思维引导）”。

学习数据分析与教学优化能力。 AI工具能够生成大量学习数据——学生的译后编辑记录、翻译耗时、常见错误类型等。教师需要具备解读这些数据的能力，并将其转化为教学改进的依据。

提升工程与AI对话能力。在与AI协同完成教学设计时，教师需要掌握“如何向AI提问”的技巧——精准的指令设计能够显著提升AI输出的质量和可用性。正如教学实践所显示的，引导学生设计“精确指令”而非“简单提问”，能够显著提升AI辅助翻译教学的效果。

（三）创新层：技术评估与教学研究能力培养

创新层路径的目标是推动教师从“技术使用者”发展为“技术评估者”和“教学研究者”。

批判性技术评估能力。教师需要能够识别AI译文的典型局限——如文化负载词翻译的准确性不足、术语翻译的不一致性等。研究发现，GenAI译文常呈现“表面流畅但深层失准”的特征，教师需要将这些认识转化为教学素材，引导学生建立“何时信任AI、何时质疑AI”的判断框架。

数字驱动的教学研究能力。教师需要能够利用AI工具辅助选题检索、文献分析、数据整理等研究环节，同时也要对AI生成的研究内容保持批判审视，坚守“人机协同”理念。对标“会用—慧用—汇用”三重境界，创新层正是从“会用到慧用再到汇用”的升华过程。

数字教学创新与成果转化能力。包括基于数字技术开发个性化教学资源、设计混合式教学模式，以及将教学实践提炼为可推广的教学案例或研究成果。

四、面向英语专业教学的教师素养发展策略

（一）将教师素养提升嵌入翻译课程改革

翻译教师数字素养的提升不应游离于课程改革之外，而应嵌入翻译课程改革的整体设计之中。上海理工大学外语学院在“AI+课程建设”调研中形成的共识是：课程设计应紧密贴合实际需求，将技术素养培养融入翻译教学全过程，而非独立开设技术课程。这意味着教师需要在课程目标设定、教学内容选择、教学过程组织等环节主动融入技术要素，在“做中学”中实现素养提升。

（二）构建“教研训”一体化发展模式

教师数字素养的提升需要打破“培训”与“教学”的割裂状态。刘玲玉、李媛提出的“全员轮训+骨干研修+名师引领”培养模式，为翻译教师提供了可操作的组织框架：

全员轮训确保基础素养的普及性覆盖；

骨干研修培养技术应用的先行者和示范者；

名师引领通过优秀案例的传播带动群体提升。

在此基础上，还应建设跨学校的外语专业共同体，成立“数智外语教学创新实验室”，汇聚全国优秀教学案例，形成可持续的教师发展生态。

（三）建立过程性评价与激励机制

教师数字素养的提升需要评价与激励机制的配套支撑。应将数字技术应用能力编入教师岗位胜任力清单，为教师发展提供指引。具体而言，应注重过程性评价，积累可追溯的证据——如教师使用AI工具的教学设计记录、学生译后编辑的教学反馈等，全面反映教师的学习过程与实践成果。

五、结语

AI时代翻译教师数字素养的提升，是一项系统工程而非一蹴而就的“补课”。它要求教师完成三重转型：从“技术观望者”转变为“技术实践者”，从“工具使用者”转变为“教学设计者”，从“经验驱动者”转变为“数据洞察者”。

本文提出的“基础—应用—创新”三阶递进路径，试图回应“如何提升”这一操作性问题。三层路径并非严格的时间序列，而是相互嵌套的素养结构：基础层支撑应用层，应用层孕育创新层，创新层的反思反过来驱动基础层和应用层的重新审视。面向英语专业教学实践，教师的数字素养提升应嵌入课程改革、融入教研生态、配套评价机制，在回应教学真实需求的过程中实现持续发展。

研究的局限在于：所提路径主要基于理论分析与实践观察，尚需在具体教师培训项目中加以验证。后续研究可通过培训前后测对比、教师反思日志分析、课堂教学效果评估等方式检验路径的有效性，并根据实证反馈持续修正。

参考文献：

1. [1] 王华树, 刘世界. 数字人文视域下译者数字素养研究:内涵、问题与建议[J]. 外语教学理论与实践, 2023(02): 70-79.
2. [2] 刘玲玉, 李媛. 提升外语人才数字素养[N]. 光明日报, 2025-11-02(005).
3. [3] 教育部办公厅. 关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知[Z]. 教师厅函〔2025〕13号, 2025-07-02.
4. [4] 杨俊锋, 钟怡萱. 如何推进教师数字素养一体化培育[N]. 中国教育报, 2025-09-09(004).