基于“智慧教育”视域下大学翻译教学模式研究

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为了适应信息化时代发展背景,教育业应向着网络化、智能化、数字化的方向发展,尤其是在经济全球化发展趋势日益加深的形势下,大学翻译教学如何培养出专业的应用型人才已经成为教改的重中之重.该文介绍了智慧教育的内涵及大学翻译智慧教学模式的特点,同时阐述了大学翻译教学构建智慧课堂的重要意义,最后从课前、课中、课后三个阶段,提出了基于“智慧教育”视域下大学翻译教学的构建措施,以期改善大学翻译教学现状,提高教学效果,从而提升学生的翻译应用能力,培养智慧型人才.
其他文献
对外传播中国声音、讲好中国故事、展现发展成就,对促进国际交流、树立良好国际形象有重要的意义.外宣英译作为对外传播的重要手段在其中发挥着不可替代的作用.文章探讨对外传播视角下的外宣英译的种种问题,提出应对策略,并通过大量的翻译实例总结有效的翻译方法:增译法、减译法和综合法,希望该文总结的翻译策略对外宣英译工作有借鉴意义.
该研究以《围城》为研究对象,以有道翻译为工具,从评价意义出发,以态度为切入点,研究机器翻译与人工翻译中《围城》的词语的评价意义.经研究发现,机器翻译存在以下不足:(1)情感色彩表达不准确,包括积极情感与消极情感的误用、语义轻重的误用;(2)深度翻译质量较低,以直译为主,意译为辅;(3)部分词语原意义符合实际,但脱离源文本语境;(4)部分语句翻译错误,与源文本意思相悖.但同时机器翻译速度快并且词量丰富,语言之间转换快速.
非物质文化遗产(以下简称非遗)不仅是国家历史文化的瑰宝,而且是见证了数千年历史变迁的重要证据之一.随着我国综合国力的增强,外宣英译及相关研究已经受到广泛关注,但非遗文化英译仍有待强化.本文将以雷州石狗文化为例,分析湛江非遗文化外宣存在的问题,分析译者语言服务意识和翻译伦理的关系,探究译者语言服务意识的培养,以求更好地传播非遗文化的精粹.
常讴东的曾祖父常祝华是清朝邑庠生(秀才),在私塾任教.祖父常太朴、父亲常朝礼把终生奉献给了乡村中小学教育.常朝礼从教43年,2000年退休,先后获得新乡地区“先进工作者”、济源县(今济源市)“先进工作者”等荣誉.常讴东的二姐常普林长期担任班主任工作,先后获济源市“教学工作先进个人”和“优秀班主任”称号.常讴东从小学教师逐步成长为副校长、校长,先后获得河南省“德育工作先进个人”、济源市“先进工作者”、济源市“五一劳动奖章”等荣誉称号.
期刊
根据口译教学的特点,提出两人合作学习模式有利于口译大班选修课堂,可以使教师在分组时具有更强的可操作性,使学生有更多更公平的机会参与课堂活动与训练;同时,通过问卷调查学生的课堂感受,结果表明两人合作策略能有效地降低学生口译过程产生的焦虑情绪,并在笔记、专业词汇的学习以及英汉对照口译练习等方面产生积极影响.
《西游记》文学艺术价值颇高,特别是在中国文化走出去的背景之下,这部小说更是具有沟通中西文明的现实意义.以《西游记》海斯译本中的诗词翻译为切入点,在《西游记》海斯译本和诗词翻译并未得到充分关注的前提下,从归化异化的视角分析了《西游记》中五首诗词的翻译,梳理诗词翻译策略和方法,并论证海斯的宗教意图,以此推动《西游记》在国外的传播.
翻译难,翻译古诗更难.诗歌作为中国灿烂的文化遗产之一,想要走出国门,被世界欣赏就一定要研究其翻译.翻译的过程首要是语义选择,而诗中因为意象和情感的丰富多变,语义的选择便尤其重要,文章通过Leech语义七分法中的内涵意义和反映意义来看中国古诗的翻译,通过借助词的内涵意义和反映意义,在阅读古诗英译时,能更好地把握诗的内容和情感内涵.
随着国家经济飞速发展和世界一体化发展趋势的形成,英语成为我国发展过程中同其他国家交流的重要语言,也成为当下学生学习的重要课程之一.英语翻译需要依赖一定的社会历史才能提高翻译准确性,不同地域文化的差异会对英语翻译的准确性带来影响,无法正确表达英语句子的含义.由于我国地域文化之间存在极大的差异,在英语翻译过程中极有可能因为不了解不同地域之间的文化差异而导致英语翻译效果失去准确性,无法表达英语真正含义,不利于翻译后的信息和翻译前信息的连接[1].基于此,为了有效提高英语翻译的准确性,传达语言含义,该文将对英语翻
《论语》在19世纪多次被复译,该世纪最后一个《论语》英译本为辜鸿铭所译.复译作品的出现不仅由于个人因素,还因为更深层的社会文化因素.布迪厄文化生产场域理论注重社会中客观结构和主观意识的辩证关系,从客观的社会结构和社会活动者自身特点来解析文化作品的产生.在布迪厄文化生产场的视域下,19世纪末辜鸿铭对《论语》的复译以及采用的复译策略,主要受《论语》译作在当时西方文化生产场域中的位置和辜鸿铭其特有的性情的影响.
当前,二语复杂性是二语写作研究热点.但是,其研究结果却存在严重分歧.Bulte&Housen提出的二语复杂性分类模型为消除分歧提供了明确的方向.作者梳理分类模型的主要内容.最后,作者讨论了分类模型的应用前景和可能面临的挑战和存在的问题.