Осознание возможностей и ограничений искусственного интеллекта в переводческой деятельности становится неотъемлемой частью профессиональной компетенции. Подготовка «переводчика подкованного» в этом контексте представляет собой сложную задачу. В статье приводится пример реализации и модернизации инновационной магистерской программы «Технологии автоматизированного и машинного перевода» на базовой кафедре технологий и автоматизации перевода в бюро переводов «АКМ-Вест» Северного (Арктического) федерального университета им. М. В. Ломоносова. Рассматриваются актуальные подходы к обучению переводу в вузе, направления научно-исследовательской работы магистрантов, векторы актуализации магистерской программы с учетом изменений в требованиях рынка труда, развития технологий и научных исследований, изменений в профессиональных и образовательных стандартах, а также региональных факторов (сфера деятельности потенциальных локальных крупных заказчиков, характеристика потенциальных абитуриентов и др.). Участие представителей профессионального сообщества в реализации магистерской программы способствует успешной профессиональной адаптации выпускников к требованиям современного рынка переводческих услуг. Организация научных мероприятий для студентов (например, ежегодной Всероссийской молодежной научной конференции «Современные технологии в переводе. От машинного перевода к машинному обучению: стереотипы и новые возможности», секции «Переводчик подкованный: человек + машина» в рамках Региональной научно-практической конференции молодых ученых «ЯЗЫК. КУЛЬТУРА. ЛИТЕРАТУРА») и издание сборника научных статей молодых ученых (например, «От машинного перевода к машинному обучению») позволяет распространить знания о современных технологиях перевода на русском языке. Междисциплинарный подход, практико-ориентированный подход, исследовательский подход и профессиональная ориентация помогают обеспечить подготовку «переводчиков подкованных», способных успешно работать в современных реалиях.
Идентификаторы и классификаторы
- Префикс DOI
- 10.33910/2686-830X-2024-6-1-60-65
- eLIBRARY ID
- 73523923