THỰC TRẠNG SỬ DỤNG CÔNG CỤ AI DỊCH THUẬT VÀ PHIÊN DỊCH CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM - BƯỚC ĐẦU KHẢO SÁT VỀ TÁC ĐỘNG ĐẾN ĐỘNG LỰC HỌC TIẾNG NHẬT
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những bước tiến vượt bậc, đặc biệt là trong lĩnh vực dịch thuật và phiên dịch ngôn ngữ. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng khi AI vượt qua một ngưỡng năng lực nhất định, hiệu suất của nó có thể thay đổi một cách đột biến, mang lại những ảnh hưởng sâu rộng đến các lĩnh vực ứng dụng thực tiễn. Cụ thể, các ứng dụng dịch thuật tự động trên máy tính và điện thoại thông minh đã cho phép người dùng dễ dàng truy cập vào các bản dịch chất lượng cao chỉ trong vài giây. Các thiết bị và phần mềm phiên dịch tự động đã được sử dụng rộng rãi. Thậm chí, một số ứng dụng còn tích hợp khả năng nhận diện văn bản trong hình ảnh thông qua camera điện thoại, cho phép dịch tức thì mà không cần thao tác nhập liệu. Trong bối cảnh này, liệu sự phổ biến của các công cụ dịch thuật AI có ảnh hưởng đến động lực học tập ngoại ngữ của người học hay không? Đồng thời, vai trò và cách tiếp cận của giáo viên trong việc giảng dạy ngoại ngữ cần phải thích ứng như thế nào? Để làm rõ điều này, nghiên cứu tập trung vào việc khảo sát thực trạng sử dụng các công cụ AI dịch thuật và phiên dịch của sinh viên chuyên ngành tiếng Nhật năm thứ 3 và 4. Trên cơ sở đó, nghiên cứu bước đầu phân tích ảnh hưởng của chúng đến động lực học tiếng Nhật. Đồng thời, bài viết cũng đưa ra những nhận định và đề xuất về định hướng giảng dạy tiếng Nhật trong kỷ nguyên AI hiện nay.
Từ khóa
động lực học
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
Dörnyei, Z. (2001). Motivational strategies in the language classroom. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511667343
Enomoto, A. (2024). Perceptions and use of AI and online translation software in an EFL classroom at a Japanese university. In Proceedings of the International Academic Conference (Paper No. 14616407). International Institute of Social and Economic Sciences. https://doi.org/10.20472/IAC.2024.064.005
Gardner, R. C. (1985). Social psychology and second language learning: The role of attitudes and motivation. Edward Arnold. https://doi.org/10.1017/S0272263100007634
Huang, J., & Mizumoto, A. (2024). Examining the effect of generative AI on students’ motivation and writing self-efficacy. Digital Applied Linguistics, 1, Article 102324. https://doi.org/10.29140/dal.v1.102324
Kimura, S. (2023). Examining the impact of AI translation on foreign language education: A case from the “Text Studies (Arts & Culture)” course in the German Department. Dokkyo University German Studies, 81, 1–22. https://dokkyo.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=6745&item_no=1&attribute_id=18&file_no=1
Kuraya, N. (2019). The Potential Use of Machine Translation Services as a Learning Tool in English Writing - As a Theoretical Preparation. The Journal of Japanese Society for Global Social and Cultural Studies, 16(1), 24–35. https://www.jstage.jst.go.jp/article/gscs/16/1/16_24/_article/-char/ja/
Noguchi, H. (2023). Teaching writing using technology. Journal of Liberal Arts, Tokyo Medical and Dental University, 53, 91–94. https://www.jstage.jst.go.jp/article/kyoyobukiyo/2023/53/2023_9/_pdf?utm_source
Oda, T. (2021). The influence of machine translation on general education English in Japan. The Journal of Humanities and Natural Sciences, 149, 3–27. https://repository.tku.ac.jp/dspace/handle/11150/11672
Oda, T. (2022). A search for meaningful general education English in the era of machine translation. The Journal of Humanities and Natural Sciences, 151, 17–49. https://repository.tku.ac.jp/dspace/handle/11150/11817
Oda, T. (Ed.). (2023). English education and machine translation: Thinking and practice in a new era (M. Yamada, Superv. Ed.). Kinseido. https://researchmap.jp/yamada_trans/books_etc/43110291
Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Intrinsic and extrinsic motivations: Classic definitions and new directions. Contemporary Educational Psychology, 25(1), 54–67. https://doi.org/10.1006/ceps.1999.1020
Sasaki, M., Mizumoto, A., & Matsuda, P. K. (2024). Machine translation as a form of feedback on L2 writing. International Review of Applied Linguistics in Language Teaching, 63(4), 2301–2326. https://doi.org/10.1515/iral-2023-0223
Schunk, D. H., Pintrich, P. R., & Meece, J. L. (2008). Motivation in education: Theory, research, and applications (3rd ed.). Pearson.
Sumida, E. (2022). The AI translation revolution. Asahi Shimbun Publishing. https://publications.asahi.com/product/23728.html
Wu, Y., Schuster, M., Chen, Z., Le, Q. V., Norouzi, M., Macherey, W., Krikun, M., Cao, Y., Gao, Q., Macherey, K., Klingner, J., Shah, A., Johnson, M., Liu, X., Łukasz Kaiser, Gouws, S., Kato, Y., Kudo, T., Kazawa, H., . . . Dean, J. (2016). Google’s neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation (arXiv:1609.08144). https://arxiv.org/pdf/1609.08144
Yamada, M., Langlitz, H., Oda, T., Morita, T., Tamura, H., Hiraoka, Y., & Irie, T. (2021). A preliminary survey on the use of machine translation in English education at Japanese universities. Invitation to Interpreting and Translation Studies, 23, 139–155. https://www.jstage.jst.go.jp/article/iits/23/0/23_2307/_article/-char/ja/
Yanase, Y. (2023, October 13). English Language Teaching with ChatGPT in College: An English Instructor's Recognition of the Large Language Model AI's Potential and Limitations. Online Symposium, National Institute of Informatics, Japan. https://www.nii.ac.jp/event/upload/20231013-05_Yanase.pdf