【AI赋能翻译教学 工作流驱动质量跃升】翻译教研室召开2025-2026学年第二学期第九次教研活动

2026年5月6日下午12：30，翻译教研室在敏学楼404A组织开展了本学期第九次专题教研分享活动，由杨洪霞老师主讲“基于Coze搭建AI翻译工作流赋能翻译教学”，翻译专业教研室全体教师参与此次活动。本次活动聚焦人工智能时代翻译教学模式创新，探索从“单一工具使用”向“多流程工作流思维”转型的实践路径。

分享内容聚焦AI翻译工作流构建与教学应用

杨洪霞老师首先分析了当前主流AI翻译工具（如DeepL、谷歌翻译、百度翻译等超过20种）存在的“四难”困境：工具繁多但质量参差不齐、学生不知如何选择、过度依赖单一工具导致译文质量不稳定。她指出，翻译质量是系统级工程问题，而非单一模型能力问题，构建多流程翻译模式才是解决之道。

杨老师接着系统介绍了基于Coze平台构建的“初译—反思—优化—评价”

四步迭代工作流。该工作流借鉴斯坦福大学吴恩达教授提出的反思型大语言模型理念，通过可视化拖拽、零代码低门槛操作，接入豆包、GPT-4o、Claude等多种大模型，并结合RAG知识库注入专业术语与风格指南，实现翻译质量的可控提升。

数据验证：工作流显著优于单一模型与行业标杆

杨老师展示了医疗文本英译实验的量化数据：相比单一LLM翻译，迭代优化工作流综合质量评分提升+6.6%；相比Google Translate，综合质量评分提升+19.5%（COMET-Kiwi语义评分占70% + 机械特征指标占30%）。在专业文本与长文档场景下，工作流在术语一致性、语义准确性和文化适配性上优势明显。

教师热议：从工具使用者到工作流设计者

分享结束后，与会教师围绕工作流在教学中的落地展开讨论。陈燕平老师指出，学生通过搭建和使用工作流，不仅能提升翻译质量，更能培养系统性思维和解决复杂问题的能力。张景添老师建议，可在“翻译技术”“计算机辅助翻译”等课程中设置2-4学时的Coze实训模块，让学生从被动的AI使用者转变为主动的工作流设计者。

与会教师一致认为，AI时代翻译教学的核心竞争力是培养学生的译文赏析与评价能力，而工作流思维正是实现这一目标的有效路径。未来，教研室将继续探索“AI+翻译”跨学科融合，推动教学模式创新。