DeepL y su potencial para el desarrollo de la capacidad de análisis crítico en la clase de traducción inversa

  1. Silvia Roiss 1
  2. Petra Zimmermann González 1
  1. 1 Universidad de Salamanca
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    Universidad de Salamanca

    Salamanca, España

    ROR https://ror.org/02f40zc51

Revista:
Hermeneus: Revista de la Facultad de Traducción e Interpretación de Soria

ISSN: 1139-7489

Año de publicación: 2020

Número: 22

Páginas: 362-382

Tipo: Artículo

DOI: 10.24197/HER.22.2020.363-382 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Resumen

En nuestras clases de traducción inversa hemos observado que los alumnos poco experimentados confían de manera casi ciega en el traductor automático DeepL, alentados por el lema de la propia empresa, que lo define como «el mejor traductor del mundo». Nos hemos propuesto corregir el uso indiscriminado del programa y promover un aprendizaje que se centre en dos objetivos: (1) Que el alumno valore la competencia traductora humana por encima del potencial de DeepL. (2) Que el alumno tome consciencia de la necesidad de una serie de actuaciones para asegurar el uso seguro del traductor automático. A este efecto, organizamos los ejercicios en tres fases: a) fase de activación: partimos de traducciones fallidas, ofrecidas por el programa, enfocadas a reforzar la autoestima del estudiante; b) fase de profundización: con la ayuda de un catálogo de preguntas concisas, intentamos sensibilizarle para las prestaciones ofrecidas por el programa; y c) fase de consolidación: se organiza el saber adquirido en las fases anteriores.

Referencias bibliográficas

  • Citas Alcina Caudet, María Amparo (2011), Los traductores automáticos en la red, en https://cvc.cervantes.es/lengua/anuario/anuario_10-11/alcina /p03.htm (fecha de consulta: 16/5/2019).
  • Campos, Ana Lucía (2010), «Neuroeducación: uniendo las neurociencias y la educación en la búsqueda del desarrollo humano», La Educación, 143, pp. 1-15, en http://www.educoea.org/portal/La _Educacion_Digital/laeducacion_143/articles/neuroeducacion.pdf (fecha de consulta: 16/5/2019).
  • Cañal de León, Diego (2014), «Cerebro, memoria y aprendizaje: aportaciones de la neurobiología a la didáctica y a la práctica de la enseñanza», Investigación en la Escuela, 84, pp. 19-28, en https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5169946 (fecha de consulta: 16/5/2019).
  • Ciapuscio, Guiomar (2003), Textos especializados y terminología. Barcelona, Institut Universitari de Lingüística Aplicada.
  • Damasio, Antonio (1994), Descartes' Error: Emotion, Reason, and the Human Brain, Nueva York, Putnam.
  • De Miguel Díaz, Mario et al. (2006), Modalidades de enseñanza centradas en el desarrollo de competencias, Oviedo, Ediciones Universidad de Oviedo.
  • Del Puy Pérez Echeverría, María y Alfredo Bautista (2009), «Aprender a pensar y argumentar», en Juan Ignacio Pozo Municio y María del Puy Pérez Echeverría (coords.), Psicología del aprendizaje universitario: la formación en competencias, Madrid, Ediciones Morata, pp. 149-163.
  • Erk, Susanne et al. (2003), «Emotional context modulates subsequent memory effect», Neuroimage, 18, pp. 439-447. DOI: https://doi.org/ 10.1016/S1053-8119(02)00015-0.
  • Gröhn, Anna (2017), «DeepL: Was taugt der online-Übersetzer im Vergleich zu Bing und Google Translate. Online-Übersetzer im Vergleich», Spiegel online, en https://www.spiegel.de/netzwelt/web/ deepl-was-taugt-der-online-uebersetzer-im-vergleich-zu-bing-und-google-translate-a-1167147.html (fecha de consulta: 16/5/2019).
  • Guillén, Jesús (2017), Neuroeducación en el aula: de la teoría a la práctica, Barcelona: CreateSpace.
  • Kelly, Dorothy et al. (2003), La direccionalidad en traducción e interpretación, Granada, Ediciones Atrio.
  • Meinhold, Annabelle (2018), «Google Translate vs. DeepL», CIO del 15/02/2018, en https://www.cio.de/a/google-translate-vs-deepl,3575 364?utm_source=Nach-Artikeltyp_1&utm_medium=RSS&utm_cam paign=RSS-Feeds (fecha de consulta: 16/5/2019).
  • Nieto Gil, Jesús María (2011), Neurodidáctica: aportaciones de las neurociencias al aprendizaje y a la enseñanza, Madrid, CCS-Ediciones.
  • Pozo Municio, Juan Ignacio (2016), Aprender en tiempos revueltos. La nueva ciencia del aprendizaje, Madrid, Alianza Editorial.
  • Pozo Municio, Juan Ignacio y Mar Mateos (2009), «Aprender a aprender: hacia una gestión autónoma y metacognitiva del aprendizaje», en Juan Ignacio Pozo Municio y María del Puy Pérez Echeverría (coords.), Psicología del aprendizaje universitario: La formación en competencias, Madrid, Ediciones Morata, pp. 54-69.
  • Pozo Municio, Ignacio (1998), Aprendices y maestros. La nueva cultura del aprendizaje, Madrid: Alianza Editorial.
  • Roiss, Silvia (2018), «En busca del término (sub)técnico adecuado. Presentación de un modelo de acción para la mejora de la subcompetencia instrumental-profesional desde un enfoque constructivista», en Carlos Fortea Gil et al.), Nuevas perspectivas en Traducción e Interpretación, Madrid, Escolar y Mayo Editores, pp. 267-274.
  • Roiss, Silvia (2008), Desarrollo de la competencia traductora: teoría y práctica del aprendizaje constructivo: (traducción inversa, español-alemán), Granada, Editorial Comares.
  • Sousa, David y Eric Jense (2014), Neurociencia educativa: mente, cerebro y educación, Madrid, Narcea.
  • Swartz, Robert et al., (2017), El aprendizaje basado en el pensamiento: cómo desarrollar en los alumnos las competencias del siglo XXI, Boadilla del Monte, Madrid, SM-Ediciones.
  • Varga, Zsolt (2018), MemoQ Trend Report 2018, en https://trends2018. memoq.com/ai-ml-mt-and-more/ (Fecha de consulta: 16/5/2019).
  • Zimmermann González, Petra (2014), «Desarrollo de competencias en la asignatura de traducción especializada inversa al alemán: un informe de experiencias», en Manuela Moro Cabero et al. (eds.), La adaptación al espacio europeo de educación superior en la Facultad de Traducción y Documentación, Salamanca, Ediciones Universidad de Salamanca, pp. 247 - 262.
Fuente de los datos: Dialnet