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【聚焦开放2016】高校翻译教学中的协同创新
来源: 日期:2016-04-28 13:37:39 【字号: 】 阅览次数:33

 

在国家经济和文化“走出去”和大数据战略下,各行各业对高端国际化人才的需求越来越迫切,作为“走出去”一线人员,翻译人才缺口在各类人才缺口中尤为突出,那么如何培养符合企业需求的实战型人才,快速补充市场需求?以此为引子,在2016年4月8日“语言大数据开放2016”大会的高端论坛上,北京语言大学高级翻译学院荣誉院长刘和平、上海外国语大学高级翻译学院院长张爱玲、中国地质大学(武汉)外国语学院院长董元兴、四川外国语大学翻译学院院长祝朝伟、青岛大学外国语学院院长卞建华、天津外国语大学高级翻译学院院长花超、中国政法大学外国语学院副院长沙丽金就系列相关问题展开了细致讨论。

语言学科的政产学研在运作过程中

存在哪些问题?


中国政法大学外国语学院副院长沙丽金认为学生实践能力的培养怎样更加有效的实现,怎样使学生走出去符合社会与企业的需求是一个非常关键的问题。


四川外国语大学翻译学院院长祝朝伟认为教育部要求学生要有半年的实习,学生出去以后涉及到管理、经费以及若学校安排的学生量较多,企业能不能完全吸收这是一个问题;缺少让高校和企业能够真正面对面的深入进行沟通和交流,共同商定培养的目标的平台这是第二个问题;教学方法比较单一这是第三个问题。


中国地质大学(武汉)外国语学院院长董元兴认为学生毕业之后没有从事本专业的工作,这涉及倒人才培养过程中一个学以致用的问题。


北京语言大学高级翻译学院荣誉院长刘和平指出关于政产学研“专业与专业之间实现了吗?学校之间实现了吗?学校与企业之间实现了吗?企业能否在预算中拿出一个适当的比例作为学徒费培养人才,或者企业派有经验的员工到学校给学生进行岗前培训?这些都是存在的问题。”

 

如何培养满足企业需求的发展型人才?


针对以上问题,关于如何培养满足企业需求的发展型人才,上海外国语大学高级翻译学院院长张爱玲认为企业与高校应该共同努力,她说道:“企业应该加强对实习生的关注与培养,学校也不要完全依赖企业,就像医学院的学生一样,真正进入医院做手术之前,要经过一个教学的过程。”


许多大学生步入工作岗位以后,因经验不足导致工作成果错误百出。为此,天津外国语大学高级翻译学院院长花超认为学生在实习的过程中不要害怕犯错,企业在培养人才的时候要多一些容忍度。“比如说在天津日企较多,学生进入企业实习的过程中可能会犯很多错误,或大或小,但是这些企业却有一个非常令人吃惊的容忍度。其中一个企业的负责人到学校演讲时也鼓励学生在实习过程中敢于犯错,不要因为谨小慎微丧失了尝试的可能。”


实践出真知,学校教授给学生的知识来源于课本以及教学大纲,学生不仅要掌握基本知识,还要提高自己其他方面的能力。青岛大学外国语学院院长卞建华认为:“我觉得学生学习实践不仅仅只在语言方面,还应该具有沟通待人接物等方面的能力,让学生们参与到真实项目当中去,培养学生实操能力。青岛作为一个智慧型、创新型的开放城市,这些年我们的学生承办了青岛市各类国际会议,APEC会议、国际啤酒节等等活动,再加上我们的合作伙伴中译在青岛的译云大厦,都给学生提供了很多实践的平台。”

 

语言大数据联盟战略政策如何落地?


中译语通科技(北京)有限公司CEO于洋在会上做出回应“谈到落地,确实是在下很大一盘棋。”于总介绍,语言大数据联盟第一次理事会,将针对联盟的具体任务、建立机制等问题集中讨论,“特别是项目的建立,比如说像法律专家委员会,将来所有研究法律行业大数据的,将以这个委员会为主体辐射更多的单位。打破企业边界、高校边界是语言大数据联盟很重要的一个考量。”


  他举例介绍,最近青岛大学以及其他青岛高校三百多名同学,利用课余时间为中译语通处理数据,短短的一个月之内最高输入的同学拿到三千块钱。“在这个过程中同学不仅获得了收入,也获得了实践经验,其实有一些事情都已经在落地了。”最后他希望更多的企业、高校、科研机构等加入到语言大数据联盟当中来。

 

四川外国语大学翻译学院院长祝朝伟最后对语言大数据联盟表示期待,“3月份在北京开了一个语言大数据联盟预备会,关于大数据对高校的协同创新,有几点值得期待。我觉得首先是国内很多高校与企业要加入到联盟当中来,高校和企业之间,通过这样一个形式和平台进行交流,这是第一个值得期待的;第二个是数据资料的开放,这些资料在高校当中,对科研和教学来说也是非常值得期待的,最后这个平台搭建后还有国外的高校加入进来,这个是更加值期待的了。”

 

【语言大数据开放2016】

2016年4月8日,“语言·大数据开放2016”大会在青岛隆重召开,全国百余所外语院校负责人、科研院所专家、互联网企业代表、大数据分析师等两百多位现场嘉宾出席现场会议,近五千观众收看会议直播。本次大会以“开放”为主题,从“新元素”“新动力”“新平台”等不同纬度探讨基于语言大数据下的翻译教学、自然语言处理、智能大数据分析、在线协同、语言工具和云端实验室等核心话题。

 

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