一、微专业介绍

    为进一步贯彻落实以学生为中心的教育理念，主动适应新技术、新产业、新业态、新模式发展需要，满足经济社会发展对跨学科专业人才的需求，充分发挥综合性大学专业特色与办学优势，加快推进“四新”交叉融合建设，增强学生的适应能力和竞争能力，满足复合型人才培养以及学生的个性化发展和多样化成长需求，鼓励学有余力的学生根据兴趣修读本微专业课程。

    大数据与人工智能翻译微专业是外国语学院开设的两个微专业之一。本微专业充分利用扬州大学的学科优势，契合了云计算和大数据时代对翻译要求，符合扬州大学发展定位，能够满足扬州大学复合型人才培养以及学生个性化发张和多样化成长需求，使学生获得多路径发展的选择机会。

 

二、培养目标

    旨在培养具有扎实的语言基础，熟悉云计算和大数据背景下语言处理技术，较强的英汉笔语互译能力的复合型应用型翻译人才，使学生具有高度的社会责任感和职业道德修养以及复合型知识结构，能够担任外交、外贸、企业、新闻媒体、金融、法律等部门的一般性会议文件翻译工作。

 

三、培养要求

    通过大数据与人工智能翻译微专业的学习，学生应达到以下四条要求。

    1.专业知识：具有扎实的英汉语言基本功并且了解英汉语言差异，能够使用双语围绕特定话题进行演讲和辩论，能撰写常用体裁和类型的文章，具有一定的科研能力。

    2.专业能力：掌握翻译基础理论和笔译基本技能，熟悉常见题材笔译，善于资料收集和文献检索，能够合作或独立完成常见领域的一般难度的笔译任务。

    3.交流合作：具有团队协作精神，掌握基本沟通合作技能，具有一定的组织能力、管理能力，理解团队合作的意义，能够在具体工作中有效实施团队协作。

    4.交叉学科：具有较宽广的跨学科知识，较强的技术素养，能够熟练运用常见办公软件，熟悉计算机辅助翻译技术，了解翻译服务流程以及翻译项目管理，熟悉云计算和大数据背景下语言处理技术。

 

四、学制

    微专业标准学制：共2学期（修读学期：第5学期至第6学期）

    最长修学时间：不超过4学期。

 

五、招生对象及条件

    1.招生基本要求：已经修完本专业基础课程，具有扎实英语语言功底，热爱翻译，具有一定的计算机使用和Python语言程序设计基础。

    2.面向对象：学生所读年级起点为原主修专业的本科二年级学生。

    3.计划招生人数：30人。

    4.遴选方式：符合报名条件的，报名人数在招生规模以内的全部录取。超过招生规模的，按照学业绩点从高到低录取。或组织学生答辩面试，依据平均学分绩点占50%、面试占50%的综合选拔成绩，由高到低录取。

 

六、招生时间安排及报名方式

    第一阶段 报名：即日起—2024年5月20日之前。申请学生将报名材料（附件-大数据与人工智能翻译微专业报名表、成绩单及相关成果证明材料）发送至报名邮箱：mliu@yzu.edu.cn。

    第二阶段 录取：学生录取名单于2024 年 6日1日由学院统一公布并汇总至教务处。

    第三阶段 开课：2024年秋季学期组织开课，具体安排请以通知为准。

 

七、咨询方式

    咨询电话：13665250838

    咨询教师：刘老师

    咨询QQ群：125426479

 

八、授课方式

    本微专业独立开班，可采取线上、线下结合方式授课。

 

九、学分认定与证书授予

    本微专业共设置6门课程，总学分为12学分。

    学生在本科专业毕业或结业离校前，修完微专业培养方案规定的课程，且成绩合格的，经学院审核，教务处审定，由学院发放学校统一制作的微专业证书。

 

十、课程设置及学时分配表

十一、微专业课程简介

   1.《基础笔译》

    基础笔译是专业核心课程，是翻译专业学科体系和专业人才培养的重要一环。可以帮助培养学生具有扎实的语言基础，较为广博的专业知识和较强的认知能力，较强的英汉笔语互译能力，成为复合型应用型翻译人才。通过学习本课程，学生能够具有扎实的英汉语言基本功，了解英汉语言差异，掌握笔译基础知识、基本原理和基本技巧以及翻译鉴赏的基本方法，笔译能力显著提高；能够帮助学生理解中外文化的基本特点和异同，能对不同文化现象进行阐释和评价，能有效进行跨文化沟通。

         2.《非文学翻译》

    本课程是翻译专业的选修课程，在培养方案和学科体系中起着重要的辅助作用。通过学习本课程后，学生能够不断吸收工作领域的专业知识和专业词汇，将新知识和新方法应用于工作实践，具有扎实的语言基础，较为广博的专业知识和较强的认知能力，能够帮助培养学生较强的英汉书面语的互译能力，成为复合型应用型翻译人才；使学生具有高度的社会责任感和职业道德修养以及复合型知识结构，能够担任外交、外贸、企业、新闻媒体、金融、法律等部门的一般性会议传译和文件翻译工作；使学生具有批判性思维，勤学好问，相信理性，尊重事实，谨慎判断，公正评价，敏于探究，持之以恒地追求真理，能够自觉反思和调节自己的思维过程。

        3.《计算机辅助翻译》

本课程是翻译专业课,是本科学生学习和掌握翻译工具和技术的入门课程。旨在帮助学生了解信息时代语言服务行业的发展，熟悉翻译技术的发展和应用，为熟练使用以各类翻译技术手段完成翻译及本地化项目打好技术基础。本课程以项目为引导，以团队合作为主要方式，通过实际案例学习各种翻译技术手段的应用。要求学生掌握扎实的基础知识和操作技能，密切协作，善于协调，综合运用各种翻译技术手段高质完成翻译或本地化项目。通过课程学习，学生能够了解计算机辅助翻译常见术语内涵，掌握计算机辅助翻译软件SDL TRADOS 2014的基本使用方法。能够创建、修改、更新、维护翻译记忆库和术语库，在翻译记忆库和术语库支持下进行翻译，优化翻译过程，使译文产出更快更好。

4.《Python语言程序设计》

本课程将让学生掌握python编程基础知识，包括基本数据类型及其应用，流程控制结构等。通过本课程学习，能够使学生全面掌握Python语言程序设计能力，编写50行左右功能丰富且对专业学习十分相关的程序代码，培养学生良好的程序设计风格和习惯，使学生具备一定的应用计算机解决和处理实际问题的思维方法与基本能力。能够使用python语言实现简单的文本处理，数据挖掘，培训文科生的逻辑思维，增强文科学生的动手能力和双创能力。

    5.《自然语言处理》

    自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，是一门融语言学、计算机科学、数学等多门学科于一体的工程型交叉学科。其可应用于包含了机器翻译、摘要提取等诸多NLP任务。翻译专业与自然语言密不可分，利用计算机优越性能和当前高效人工智能算法实现跨语种翻译等，对本专业学生专业能力的提升具有重要意义。与课程相关的学习目标是以语料库挖掘手段，通过词法、句法和语义分析，从语言数据中获取研究用途的统计信息，理解并掌握语言数据分析的统计原理。通过学习本课程，学生可以掌握基本的自然语言处理方法并能够使用常用的自然语言处理工具，并通过练习和应用实例加深对人工智能方向的了解。

        6.《云计算与大数据技术》

    本课程为计算机专业选修课，为云计算与大数据技术的入门课程，为学生搭建起通向云计算与大数据基本知识的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域奠定基础、指明方向。介绍我们目前面临的数字化信息社会的大数据时代、大数据技术基本概念、云计算网络、大数据采集与预处理、大数据存储、计算模式与处理系统、查询显示与交互、大数据分析与数据挖掘、隐私与安全、大数据技术发展前景、同时包括行业案例研究（银行、保险、证券、金融行业)，典型系统与相关大数据分析实例等重要章节，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。