从ACT-R理论视角研究科技口译笔记

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美国人工智能专家和心理学家安德森(John R. Anderson)等人建立的ACT-R理论,试图理解人类是如何获得和组织知识以及如何产生智力活动的。ACT-R理论作为一种认知理论,从简单的认知活动出发解释人类复杂的学习过程,一直被称为“学习与认知的简单理论”。通过三个简单的二分法:两类知识,两个假设以及两个水平,ACT-R理论系统地解释了人类学习的过程:首先,两类知识用于描述个体已有的认知结构,这是学习与问题解决的基础;其次,两个假设,用于描述两类知识的获得与迁移,这里涉及的是学习与问题解决的过程;最后“两个水平”则用于描述学习与问题解决的效率。  口译是一个复杂的认知过程,口译员在现场科技口译过程中承受了巨大的智力和心理负荷。在这种高强度的压力下,口译员需要有效地理解分析原语,需要借助高效笔记减轻记忆压力,提示记忆环节,并最终实现高质量传译的目的。同时,由于科技口译本身特点和难点,又对译员的记忆力提出了更高的要求。如果能够充分了解科技口译的特点,形成有效的理解和练习方式以及高效的笔记,将对科技口译质量带来巨大的促进作用。  结合 Daniel Gile的认知负荷模式,本文将讨论交替传译问题诱发因素的原因,即口译本身的高强度认知负荷,译员科技背景知识的缺乏,科技英语本身的特点和难点等。基于这一显著问题,本文作者将从认知理论ACT-R理论出发,利用科技口译的特点,分析科技口译的认知过程,进而探讨提高笔记技能的可能性与可行性之方法,包括形成相对固定的科技口译笔记体系。
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