前言
我校英语语言文化学院高巍教授在认知翻译学与数智化翻译教学两大领域接连取得系列学术进展，两篇论文分别刊发于CSSCI来源期刊《外国语》与CSSCI收录集刊《翻译研究与教学》，研究横跨认知神经科学、翻译学与教育技术学，从口译认知过程的实证探索到多模态大语言模型驱动下的教学改革，形成了"认知机制—教学实践"贯通的研究链条，成果层次丰富、方向衔接紧密。
其中，第一篇成果发表于我国外语类权威期刊《外国语》2026年第49卷第4期，获广东省人文社科重点研究基地项目"认知神经与翻译"资助；第二篇成果刊发于CSSCI收录集刊《翻译研究与教学》2026年第3期。系列研究成果既深化了口译信息加工认知机制的理论探索，又在人工智能赋能翻译教学、科技口笔译一体化人才培养等实务领域具备重要应用价值。
论文简介
第一篇成果刊发于《外国语》（Journal of Foreign Languages，上海外国语大学主办，CSSCI来源期刊、中文核心期刊，2026年第49卷第4期第115-128页）。论文题为《译员信息加工的体验认知神经机制实证研究》，英文题名为The Cognitive Neural Mechanism of the Interpreter’s Information Processing: An Embodied Cognition Approach。研究以口译员在体验与非体验条件下信息加工过程的认知神经机制为问题，基于体验认知理论，采用口译语料库、脑功能成像和有声反思报告（TAP）构成的三角测量法进行多元互证。结果显示，实验组译员通过身体体验，在信息处理的认知方面，较之于没有体验的控制组译员，具有更强的输出口译表现；两组译员输出最为衔接和连贯的部分是半体验概念，信息宽泛，付出认知努力最低；其次为体验概念，信息密集，付出认知努力加大；最后为非体验概念，信息抽象，付出认知努力最大，译员所付出的认知努力与原语文本在信息结构上难度一致。该研究揭示了译员英－汉口译过程的体验认知神经机制，构建了基于体验认知的口译信息加工模型，有助于口译理论研究与教学，为"一带一路"培养应用型与复合型的翻译人才。
第二篇论文刊载于CSSCI收录集刊《翻译研究与教学》（中国英汉语比较研究会翻译传译专业委员会主办，复旦大学出版社出版2026年第3期第68-75页）。论文题为《基于多模态大语言模型的科技口笔译一体化教学研究》。研究针对科技翻译人才培养中教学技能割裂、模态单一、实训匮乏的问题，以技能迁移、多模态话语分析、建构主义学习理论为框架，构建了基于多模态大语言模型（MLLM）的科技口笔译一体化教学模式。研究以某高校翻译专业三年级两个班60名学生为对象，其中实验班30名、对照班30名，开展16周（32课时）的对照实验，实验班采用口笔译多模态一体化模式，对照班采用传统分科教学。结果显示，实验班后测平均成绩81.62分，显著高于对照班70.45分，核心能力提升幅度为对照班的2.25倍，尤其在多模态信息转换、口笔译技能迁移模块优势极显著（p<0.001）；质性反馈表明，师生对MLLM的场景模拟、即时反馈功能的认可度高，但也存在技术依赖、专指性术语适配不足等问题。该模式通过MLLM与教学理论的深度适配，实现了科技翻译语言能力、专业素养、技术应用的协同培养，为高校翻译专业科技方向教学改革提供了可复制的实证范例与操作方案。
学者简介
高巍，教授，英国爱丁堡赫瑞-瓦特大学（Heriot-Watt University）博士，博士生导师，广东外语外贸大学南国商学院英语语言文化学院教授、翻译专业负责人，兼任英国斯特林大学外聘教授、博士生导师。先后执教于兰州理工大学、英国赫瑞·瓦特大学、斯特林大学与大连大学，曾任大连大学英语学院院长，曾任职于某机床公司从事科技商务口笔译工作。主要研究领域为翻译学理论与实践、应用文体翻译、会议口译、认知翻译、翻译技术。出版著作5部、译著2部。其中，《论同声传译过程中语篇连贯：基于理想化认知模型分析》（英文版，外语教学与研究出版社），获辽宁省哲学社会科学成果奖（省政府奖）二等奖。在《中国外语》、《外国语》、《外语电化教学》、《上海翻译》、《山东外语教学》、《中国科技翻译》、《翻译研究与教学》、Cambridge Scholars等中外期刊上发表系列论文，主持完成省部级以上项目4项。
学者访谈
Q：您早年从事科技商务口笔译实践，如今又推进到脑功能成像级别的口译认知研究，这一跨越是如何实现的？
学者高巍：这个问题要追溯到我早年的实践经历。我曾在一家机床公司从事科技、商务口笔译工作，为此，经常深入工厂车间，学习机械加工知识，同时将科技、商务知识与外语技能结合起来，长期从事各领域的口笔翻译工作。这些经历让我深切体会到，译员对相关领域情境的体验，直接影响其对原语的把握与译入语的组织。后来我在英国赫瑞-瓦特大学攻读口笔翻译方向博士，系统接触认知科学，发现国内外对译员体验与认知之间的关系还缺乏实证考察，这正是开展研究的必要性所在。基于认知科学，通过实证研究，我着力探索领域情境体验如何帮助口译者理解原语、并在组织译入语时实现语篇的连贯，使研究分析从翻译结果转移到翻译过程，并尝试建立翻译认知模式，既回应了口译理论研究的关键问题，也具有重要的教学实践意义。
Q：口译语料库、脑功能成像与有声反思报告三种方法并用，相较单一方法有何独特优势？
学者高巍：口译信息加工是口译员通过记忆对语言感知、储存、提取、转换和输出的过程，是口译认知过程研究的核心，仅凭单一方法很难完整捕捉。行为数据能告诉我们译员"译得怎么样"，脑功能成像能呈现"大脑在怎样加工"，有声思维报告能反映"译员自己怎么想"，三者各有盲区，也各有长处。所以我们基于体验认知理论采用三角测量法，把口译语料库、脑功能成像和有声反思报告（TAP）放在一起多元互证。研究发现，实验组译员通过身体体验，在信息处理认知方面较之未体验的控制组译员具有更强的输出口译表现；两组译员输出最连贯的部分是半体验概念，其次为体验概念，最后为非体验概念，译员付出的认知努力与原语文本在信息结构上的难度一致。三类证据指向同一规律、相互印证，结论才立得住，也更有解释力与稳健性。
Q：多模态大语言模型进入翻译课堂，您如何定位它在口笔译教学中的角色？
学者高巍：我常和老师们讲，技术进入课堂不是替代译员，而是把师生从重复性劳动中解放出来，让教学真正贴近实战。科技翻译人才培养长期存在教学技能割裂、模态单一、实训匮乏的问题——笔译课只讲文本，口译课只练听力，学生进了企业才发现真实场景是图、文、音、像一起来的。多模态大语言模型恰好能模拟这种真实场景，并提供即时反馈。我们以技能迁移、多模态话语分析、建构主义学习理论为框架，构建了基于MLLM的科技口笔译一体化教学模式，用16周（32课时）对照实验加以检验：实验班后测平均成绩81.62分，显著高于对照班70.45分，核心能力提升幅度为对照班的2.25倍，尤其在多模态信息转换、口笔译技能迁移模块优势极显著。当然，师生反馈也提示我们，技术依赖、专指性术语适配不足等问题客观存在，教学中必须扬长避短、人机协同。
Q：从认知机制研究到教学改革研究，这条研究主线对翻译专业建设与人才培养有何启示？
学者高巍：认知研究与教学改革在底层是贯通的——前者回答译员"如何加工信息"，后者回答人才"如何培养能力"。比如实验中发现，体验概念信息密集、认知努力更大，这就提示教学要为学生创造情境体验的机会，而不是只做机械的语言转换训练。作为翻译专业负责人，我一直主张以科研反哺教学，把口译认知研究的发现转化为教学设计的依据，把人工智能技术引入口笔译一体化实训。人才培养上，我坚持语言能力、专业素养与技术应用协同培养，依托科技、商务等应用型方向，培养服务"一带一路"建设、具备口笔译融通能力的应用型与复合型翻译人才——这也是我和团队持续努力的方向。
编辑：学科建设办公室 张玉玺、吴新玲
责编：杜逢