引言

全球化深入发展与中日文化交流日益频繁，使日语翻译人才需求呈现多元化、专业化趋势。日语翻译课程作为高校日语专业核心必修课，承担着培养学生翻译技能、跨文化交际能力与语言文化素养的重要任务。近年来，ChatGPT、DeepSeek、沪江小 D、百度翻译等 AI 翻译工具普及，彻底改变传统日语翻译工作模式。AI 可快速完成基础翻译、提供多版本译文、辅助术语整理与场景模拟，为日语翻译教学注入新活力。

2020 年教高 3 号文提出推进课程思政全面实施，提升课程学习体验与效果，增强课程时代性。将 AI 技术与日语翻译课程深度融合，既能优化教学过程、提高教学质量，也能结合课程思政引导学生树立正确价值观、增强文化自信。当前我国高校日语翻译课程教学仍存在与 AI 时代不相适配的问题：传统教学模式固化、教学内容与行业需求脱节、学生过度依赖 AI 翻译工具、师资 AI 应用能力不足等，制约翻译人才培养质量。

本文基于 AI 技术广泛应用视角，结合日语翻译课程教学实际，系统剖析教学困境，探索科学可行的教学策略，为高校日语翻译课程改革提供理论支撑与实践参考，助力培养适应 AI 时代的复合型日语翻译人才，推动中日跨文化交流高质量发展。

一、AI 技术在日语翻译课程教学中的应用现状与价值

1.1 应用现状

当前 AI 技术在日语翻译教学中的应用已趋于常态化，主要集中在三个层面：一是基础翻译辅助，借助百度翻译、有道翻译、沪江小 D 等工具完成单词、短句、段落快速翻译，帮助学生突破基础语言障碍，调查显示超 90% 日语专业学生在课堂与课后作业中使用过在线翻译软件；二是教学资源拓展，通过 AI 整合翻译语料库、术语库、经典译文案例等，为学生提供多元学习素材，部分高校已搭建日语翻译专属术语库，推动翻译内容规范化；三是教学场景创新，利用 AI 模拟商务谈判、文献翻译、动漫字幕翻译等真实场景，开展沉浸式教学，提升学生实践能力，如在对日软件开发相关课程中，用 AI 生成日文需求文档模板、模拟日本客户沟通，强化商务敬语与行业术语运用。

整体来看，AI 在日语翻译教学中的应用仍处于浅层阶段：多数教师仅将 AI 作为辅助翻译工具，缺乏深度挖掘与系统应用；教学内容与 AI 融合度不足，未结合 AI 翻译特点优化教学体系；部分学生过度依赖 AI，忽视自身翻译能力训练，出现 “AI 依赖症”，导致翻译基础薄弱、思辨能力欠缺。

1.2 应用价值

AI 技术在日语翻译教学中具有不可替代的价值，主要体现在三方面：第一，提升教学效率，AI 可快速完成基础翻译、自动批改作业、生成个性化学习报告，减轻教师教学负担，使其更专注于翻译技巧指导、跨文化内涵解读与课程思政融入；第二，丰富教学场景，AI 能模拟文学、商务、时政等多类型翻译任务，打破传统课堂时空限制，让学生在沉浸式体验中提升实践能力，契合课程实践性要求；第三，精准对接行业需求，当前翻译行业普遍应用 AI，将其融入教学可帮助学生提前熟悉工具操作，培养 AI 应用能力，实现教学与岗位需求无缝衔接。同时，AI 可辅助挖掘翻译素材中的思政元素，引导学生弘扬中华文化、讲好中国故事。

二、AI 技术广泛应用下日语翻译课程教学存在的问题

2.1 教学理念滞后，对 AI 技术认知存在偏差

部分教师教学理念仍停留在传统模式，对 AI 认知存在明显偏差：一方面，部分教师过度排斥 AI，认为机器翻译会取代人工翻译，固守 “教师讲授 + 学生练习 + 教师批改” 的传统模式，教学方法僵化，难以适配 AI 时代教学要求；另一方面，部分教师过度依赖 AI，将其作为教学核心手段，忽视翻译技巧、语言素养与跨文化能力培养，导致学生翻译能力弱化，无法应对复杂翻译任务。此外，部分教师缺乏课程思政与 AI、翻译教学融合意识，未能发挥 AI 在价值引领中的辅助作用。

2.2 教学内容脱节，与 AI 时代人才需求不匹配

AI 时代日语翻译行业对人才的需求，从单一语言翻译能力转向 “语言素养 + 翻译技巧 + AI 应用能力 + 跨文化能力” 的复合型要求。当前高校日语翻译课程教学内容存在明显不足：一是内容陈旧，以传统文学翻译、基础句式翻译为主，缺少商务、科技、时政等应用型内容，与行业实际脱节；二是未融入 AI 相关模块，缺乏 AI 工具操作、译文优化、翻译伦理等教学内容，学生 AI 应用能力薄弱；三是内容缺乏层次性与针对性，难以满足不同基础学生的学习需求。同时，部分课程未充分挖掘思政元素，难以实现专业教学与价值引领协同发展。

2.3 教学模式固化，缺乏与 AI 技术深度融合

传统日语翻译课程以 “理论讲授 + 课后练习” 单向模式为主，互动性与实践性不足，与 AI 融合仅停留在表面：一是课堂中 AI 仅用于查词、译句，未融入教学全过程，场景模拟、个性化指导、即时反馈等优势未被充分利用；二是实践教学薄弱，缺少与 AI 结合的实践项目，学生难以在实操中提升翻译与 AI 应用能力，理论与实践脱节；三是教学互动不足，AI 的互动性优势未发挥，学生学习主动性难以调动，课堂氛围沉闷，不利于翻译水平提升。

2.4 评价体系不完善，无法适配 AI 时代教学需求

现有评价体系以传统模式为主，局限性显著：一是评价主体单一，以教师评价为主，缺少学生自评、互评与 AI 辅助评价，结果不够全面客观；二是评价内容片面，侧重译文准确性、流畅性等成果评价，忽视翻译过程、AI 应用能力、跨文化能力与思政素养；三是评价方式固化，以期末考试、作业批改为主，缺乏过程性评价，无法及时反馈学习问题。该体系难以适配 AI 时代人才培养要求，不利于学生综合能力发展。

2.5 师资队伍薄弱，AI 应用能力不足

师资是 AI 与翻译教学深度融合的核心支撑，当前高校日语翻译教师 AI 应用能力普遍不足：一是部分教师缺乏 AI 相关知识，不熟悉 AI 翻译工具操作，无法有效引导学生借助 AI 提升翻译能力；二是教学与 AI 融合能力欠缺，难以将技术融入教学全过程、优化内容与模式；三是行业实践经验不足，不了解 AI 时代行业需求与发展趋势，导致教学与岗位脱节。此外，部分教师课程思政融入设计能力不足，难以实现教书与育人协同推进。

三、AI 技术广泛应用下日语翻译课程教学策略

3.1 更新教学理念，树立 “AI 辅助 + 能力培养” 理念

教学理念更新是课程改革的前提。教师应摒弃对 AI 的排斥或过度依赖，明确其为辅助工具而非核心替代，教学核心仍是培养学生翻译能力、语言素养与跨文化交际能力；同时强化课程思政理念，将价值引领融入 AI 辅助教学全过程，引导学生树立正确翻译伦理与价值观，增强文化自信与家国情怀。

教师应主动学习 AI 技术知识，把握 AI 翻译发展趋势与应用方法，转变自身角色，从知识传授者变为学习引导者、组织者与评价者，引导学生合理使用 AI，避免过度依赖，培养独立思考与翻译思辨能力。同时坚持以学生为中心，结合学习需求与行业要求优化教学内容与模式，提升教学针对性与实效性。

3.2 优化教学内容，构建 “基础 + 应用 + AI + 思政” 课程体系

对接 AI 时代人才需求与课程思政要求，构建四位一体教学内容体系，实现与行业、技术、思政教育深度融合：一是夯实翻译基础，保留文学翻译、基础句式翻译等核心内容，以 “信、达、雅” 与功能对等理论为指导，强化语言基础与翻译技巧，提升译文质量；二是拓展应用型内容，增加商务、科技、时政、动漫字幕翻译等模块，结合对日软件开发、跨境电商等行业需求，融入行业术语与场景化翻译内容，提升实践能力；三是融入 AI 教学模块，增设工具操作、译文优化、翻译伦理、术语库建设等内容，引导学生规范使用 AI、树立正确伦理观念；四是挖掘思政元素，通过时政文本翻译增强国情认知与文化自信，借助文学作品传递正向价值，实现专业与育人协同。

3.3 创新教学模式，构建 “AI + 情境 + 项目” 沉浸式模式

打破传统模式局限，结合 AI 优势构建沉浸式教学模式，提升互动性与实践性：一是利用 AI 搭建沉浸式翻译情境，模拟商务谈判、新闻发布、客户沟通等真实场景，让学生在情境中完成任务，提升实操能力；同时生成多版本译文，引导学生对比优劣，培养翻译思辨能力。二是开展项目式教学，结合行业需求设计文献翻译、字幕翻译、合同翻译等项目，学生分组协作，借助 AI 完成基础翻译、术语整理、译文优化等环节，教师全程指导，提升团队协作与项目实践能力。三是推行线上线下融合教学，线上依托 AI 平台发布任务、供给资源、互动反馈，线下开展讲授、案例分析、小组讨论，实现优势互补，突破时空限制，提升教学效率与质量。

3.4 完善评价体系，建立 “过程 + 结果 + AI + 思政” 多元体系

构建多元评价体系，实现评价主体、内容、方式全面升级：一是评价主体多元化，引入教师评价、学生自评互评与 AI 辅助评价，教师综合评定翻译技巧、AI 应用与思政素养，自评互评培养反思能力，AI 用于基础作业批改与学习报告生成，提高评价效率；二是评价内容多元化，既考核译文准确性、流畅性等成果，也关注翻译过程、AI 应用、跨文化交际、团队协作与思政素养，全面衡量综合能力；三是评价方式多元化，融合过程性评价与终结性评价，过程性评价覆盖课堂表现、作业完成、项目实践，终结性评价包含期末考试、成果展示，借助 AI 记录学习过程，实现精准化、个性化评价，及时反馈问题，引导学生主动提升。

3.5 强化师资建设，提升教师 AI 应用与教学能力

师资建设是 AI 与翻译教学融合的关键，多措并举强化队伍能力：一是开展 AI 专项培训，定期组织教师参与 AI 翻译技术、教学工具操作等培训，提升技术应用与课堂融合能力；二是加强行业实践交流，组织教师深入翻译企业、对日软件开发企业调研，把握行业趋势与人才需求，积累实践经验，推动教学内容与岗位对接；三是搭建教研交流平台，鼓励教师开展 AI 教学研究与改革实践，分享经验成果，促进教学水平整体提升；四是引进复合型人才，优化师资结构，为课程改革提供人才支撑。同时加强教师课程思政能力培养，实现思政元素与 AI 辅助教学有机融合。

四、结论与展望

AI 技术的广泛应用，为日语翻译课程教学带来机遇与挑战。当前高校日语翻译课程在教学理念、内容、模式、评价体系、师资队伍等方面仍存在短板，难以适配 AI 时代人才培养与课程思政建设要求。为此，本文提出更新理念、优化内容、创新模式、完善评价、强化师资五大策略，推动 AI 与课程深度融合，达成 “AI 辅助教学、能力精准培养、思政有机融入” 的教学目标。

未来，伴随 AI 技术持续迭代，日语翻译课程教学需进一步深化改革：一方面持续探索 AI 与教学的融合路径，挖掘技术应用潜力，优化内容与模式，提升教学质量；另一方面聚焦学生综合能力培养，兼顾翻译技能、AI 应用、跨文化交际、思政素养与翻译伦理，打造适配 AI 时代的复合型翻译人才。同时加强教研与实践探索，紧跟行业趋势与学生需求，完善教学策略，推动日语翻译教学创新发展，为中日跨文化交流与合作提供坚实人才保障。

参考文献

[1] 曲悦珍。人工智能背景下机器辅助翻译在日语翻译教学中的应用 [J]. 日语学习与研究，2021 (05): 89-96.

[2] 王若楠。互联网背景下日语翻译课程术语库建设与教学应用 [J]. 现代语言学，2019 (03): 456-462.

[3] 陆梅。课程思政融入日语翻译教学的路径探究 [J]. 外语教学，2019 (04): 102-105.

[4] 崔沫舒。日语翻译课程教学改革与实践 —— 以专题教学与译文赏析为突破点 [J]. 外语界，2019 (06): 78-84.

[5] 王莉彦. AI 技术与对日软件开发日语课程的融合路径探索 [J]. 重庆工程学院学报，2026 (03): 112-117.

[6] 毛文伟。汉日机器翻译语言特征及教学应用研究 [J]. 上海翻译，2025 (02): 34-41.

[7] 李运博。新时代日语翻译课程教学改革与人才培养路径 [J]. 中国外语，2024 (01): 98-104.

作者简介：

李红梅（1971.11—），女，朝族，籍贯：吉林磐石人，沈阳师范大学，副教授，硕士学位，专业：学校教育，研究方向：应用语言学、翻译学、跨文化交际