Yabancı Dil Öğretiminde Makine Çevirisi Kullanımı: Yabancı Dil Eğitmenlerinin Görüşleri Üzerine Görgül Bir Çalışma

Yıl 2023, Cilt: 5 Sayı: 2, 85 - 101, 30.12.2023

Maide Dolmaci , Halil İbrahim Balkul

https://doi.org/10.55036/ufced.1392261

Öz

İnsanlığın doğuşundan günümüze kadar çeviri oldukça önemli ve her şeyi kapsayan bir role sahip olmuştur. Gelişen teknoloji ile birlikte çeviri alanında da büyük değişiklikler meydana gelmiştir. Bu sayede eğitim sektörü başta olmak üzere özellikle yabancı dil öğretiminde makine çevirisinin (MÇ) önemi ve alana katkısı artış göstermektedir. Bu çalışmada, hazırlık sınıflarında yabancı dil öğretiminde öğrencilerin makine çevirisi (MÇ) kullanımı ele alınacaktır. Makine çevirisi yabancı dil öğretiminde daha yeni kullanılıyor gibi gözükse de, aslında uzun zamandır yabancı dil öğrenimi ve öğretiminin bir bileşeni olarak yer almaktadır. Bu araştırmada, önceki literatür verileri ışığında, dil eğitmenleri ile gerçekleştirilecek olan yarı-yapılandırılmış görüşmelerde öğrencilerin yabancı dil öğrenirken makine çevirisinden yararlanıp yararlanmadıkları, yararlanıyorlar ise en çok hangi dil yeteneklerini geliştirmek için yararlandıkları tespit edilecektir. Ayrıca, makine çevirisinin dil yeteneklerinin gelişiminde ne düzeyde katkıda bulunduğu ve hangi etkinliklerde makine çevirisi araçlarının kullanıldığı araştırılacaktır. Sonrasında bu bağlamda eksikliklerin incelenerek sınırlılıkların neler olduğu tespit edilecektir. Bu çalışmada, makine çevirisinin yabancı dil öğretiminde geçmişten günümüze kadar hangi konumda yer aldığını ve yabancı dil öğretiminde eğitmenlerin makine çevirisine karşı tutumlarını öğrenmeyi hedeflemekteyiz. Araştırmanın veri toplama yöntemi nitel araştırma yöntemlerinden yarı-yapılandırılmış görüşmelerdir ve görüşmelerin ardından veriler içerik analizi yöntemi ile temalara ayrılıp analiz edilecektir. Çalışma, makine çevirisi (MÇ) ile yabancı dil öğrenimi ve öğretimi konu başlıklarını kapsamaktadır ve bu bağlamda disiplinler arası bir araştırmadır. Çalışmadan elde edilen verilerin konu ile ilgili yapılacak ileriki araştırmalara ışık tutması hedeflenmektedir.

Anahtar Kelimeler

Makine çevirisi, yabancı dil öğrenimi, yabancı dil öğretimi, yabancı dil eğitmenleri

Kaynakça

• Aikawa, T. (2018). The use of machine translation for Japanese language education, İçinde Proceedings of the 2018 CAJLE Annual Conference (London,ON), 11–20.
• ALPAC (Organization). (1966). Language and Machines: Computers in Translation and Linguistics: a Report (No. 1416). National Academy of Sciences, National Research Council.
• Altintaş, K. ve Çiçekli, I. (2022, September). A machine translation system between a pair of closely related languages. İçinde International Symposium on Computer and Information Sciences (ss. 192-196). CRC Press.
• Aslan, E. (2019). Makine çevirisi. İstanbul: Hiperyayın
• Aşkın, M.C., Balkul, H.İ. (2022) Bu kış kimse üşümeyecek kitabının İngilizce çevirisinin makine çevirisi ile karşılaştırılması: Google Çeviri’nin yazın çevirisinde kullanılabilirliği üzerine bir inceleme. International Journal of Languages' Education and Teaching, 10(4), 117-131.
• Balkul, H.I., Tokgöz, H., Altıntaş, H.S., Kul, M.N. ve Hıdır, Z. (2022). Copy pasted vs manually typed texts in machine translation. İçinde Balkul, H.I. (Ed.). Dilemmas in machine translation.. Kishinev: Lambert Academic Publishing
• Belina, I. (2023). The impact of text type on the quality of machine translation from Croatian to English and French. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Zagreb Üniversitesi, Hırvatistan.
• Bulut, S. Ö. (2019). Integrating machine translation into translator training: towards ‘human translator competence’?. transLogos Translation Studies Journal, 2(2), 1-26.
• Calude, A. S. (2003). Machine translation of various text genres. Te Reo 46 (1). 67–94.
• Cancedda, N., Dymetman, M., Foster, G., & Goutte, C. (2009). A statistical machine translation primer. Learning machine translation, 1-37.
• Correa, M. (2011). Academic dishonesty in the second language classroom: Instructors’ perspectives. Modern Journal of Language Teaching Methods, 1(1), 65-79.
• Correa, M. (2014). Leaving the “peer” out of peer-editing: online translators as a pedagogical tool in the Spanish as a second language classroom. Latin Am. J. Content Lang. Integr. Learn. 7, 1–20.
• Çetiner, C. ve İşisağ, K. U. (2019). Undergraduate level translation students’ attitudes towards machine translation post-editing training. International Journal of Languages' Education and Teaching, 1(7.1), 110-120.
• Enkin, E. ve Mejias-Bikandi, E. (2016). Using online translators in the second language classroom: ideas for advanced-level Spanish. LACLIL 9, 138–158. doi: 10.5294/laclil.2016.9.1.6
• Flanagan, M., & Christensen, T. P. (2014). Testing post-editing guidelines: how translation trainees interpret them and how to tailor them for translator training purposes. The Interpreter and Translator Trainer, 8(2), 257-275.
• Forcada, M. L. (2010). Machine translation today. İçinde Gambier, Y. and Doorslaer, L.V. (ed) Handbook of Translation Studies. Volume 1, ss. 215-223, John Benjamins, Amsterdam.
• Forcada, M. L. (2020). Building machine translation systems for minor languages: challenges and effects. Revista de Llengua i Dret, Journal of Language and Law, 73, 1–20.
• Freitag, M., Foster, G., Grangier, D., Ratnakar, V., Tan, Q., & Macherey, W. (2021). Experts, errors, and context: A large-scale study of human evaluation for machine translation. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 9, 1460-1474.
• Genç Ersoy, B. Ve Ersoy, M., (2021). Teknoloji destekli Türkçe öğretimi üzerine yayınlanan makalelerin içerik analizi: ULAKBİM-TR Dizin Örneği. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , vol.7, no.3, 810-829.
• Guerberof-Arenas, A., & Toral, A. (2022). Creativity in translation: Machine translation as a constraint for literary texts. Translation Spaces, 11(2), 184-212
• Harris, H. (2010). Machine translations revisited: issues and treatment protocol. The language teacher, 34(3), 25-29.
• Hoang, H., & Koehn, P. (2008). Design of the Moses decoder for statistical machine translation. İçinde Software Engineering, Testing, and Quality Assurance for Natural Language Processing (ss. 58–65).
• Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics
• Hutchins, W. J., & Somers, H. L. (1992). An introduction to machine translation, Vol. 362. Academic Press London.
• Hutchins, J. (2004). Two precursors of machine translation: Artsrouni and Trojanskij. International Journal of Translation, 16(1), 11-31.
• Hutchins, W. J. (2023). Machine translation: History of research and applications. İçinde Routledge encyclopedia of translation technology (ss. 128-144). Routledge. Irvine, A. (2014). Using Comparable Corpora to Augment Statistical Machine Translation Models in Low Resource Settings. Yayınlanmamış doktora tezi, Johns Hopkins Üniversitesi.
• Kituku, B., Muchemi, L., & Nganga, W. (2016). A review on machine translation approaches. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 1(1), 182-190.
• Koehn, P. (2009). Statistical machine translation. Cambridge: Cambridge University Press.
• Lambert, P., Senellart, J., Romary, L., Schwenk, H., Zipser, F., Lopez, P., ve Blain, F. (2012). Collaborative machine translation service for scientific texts. İçinde 13th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, ss.11–15, Avignon, France.
• Lin, H., Yao, L., Yang, B., Liu, D., Zhang, H., Luo, W., Huang, D., & Su, J. (2021). Towards user-driven neural machine translation. İçinde Zong, C., Xia, F., Li, W., & Navigli, R. (Ed.), Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing, ACL/IJCNLP 2021, (Volume 1: Long Papers), Virtual Event, August 1-6, 2021, pp. 4008–4018. Association for Computational Linguistics.
• Luton, L. (2003). If the Computer Did My Homework, How Come I Didn't Get an" A"?. The French Review, 766-770.
• Mellinger, C. D. (2017). Translators and machine translation: knowledge and skills gaps in translator pedagogy. The Interpreter and Translator Trainer, 11(4), 280-293.
• Moorkens, J., & O’Brien, S. (2017). Assessing user interface needs of post-editors of machine translation. Human issues in translation technology, 109-130.
• Niño, A. (2004). Recycling MT: A Course on Foreign Language Writing via MT post-editing. İçinde CLUK (Computational Linguistics United Kingdom 7th Annual Research Colloquium), 6 ve 7 Ocak 2004 Birmingham Üniversitesi, Birleşik Krallık.
• Niño, A. (2009). Machine translation in foreign language learning: Language learners’ and tutors’ perceptions of its advantages and disadvantages. ReCALL, 21(2), 241-258.
• Niño, A. (2020). Exploring the use of online machine translation for independent language learning. Research in Learning Technology, 28.
• Pekcoşkun-Güner, S. (2020). Makine çevirisi sürecince ön düzenleme. İçinde Z. Tok (Ed.). Çeviride Teknoloji: Süreç ve Uygulama 1. Ankara: Grafiker yayınları.
• Polat, A. (2022). Nitel araştırmalarda yarı-yapılandırılmış görüşme soruları: Soru form ve türleri, nitelikler ve sıralama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 161-182.
• Qun, L., & Xiaojun, Z. (2015). Machine translation: General. İçinde C. Sin-wai (Ed.). The Routledge encyclopedia of translation technology (ss. 105-119). Routledge.
• Ragni, V., & Nunes Vieira, L. (2022). What has changed with neural machine translation? A critical review of human factors. Perspectives, 30(1), 137-158.
• Rico Pérez, C., & Torrejón, E. (2012). Skills and profile of the new role of the translator as MT post-editor. Tradumàtica, (10), 0166-178.
• Rico, C., & González Pastor, D. (2022). The role of machine translation in translation education: a thematic analysis of translator educators' beliefs. Translation & Interpreting, 14(1), 177-197.
• Richards, J. C., & Schmidt, R. W. (2013). Longman dictionary of language teaching and applied linguistics. Routledge.
• Shei, C.-C. (2002). Teaching MT through pre-editing: Three case studies. İçinde Proceedings of the 6th EAMT Workshop on Teaching Machine Translation (ss. 89-98), Manchester, United Kingdom
• Somers, H. (1997). Machine translation and minority languages. Translating and the Computer, 19:1– 13.
• Stapleton, P., & Kin, B. L. K. (2019). Assessing the accuracy and teachers' impressions of Google Translate: A study of primary L2 writers in Hong Kong. English for Specific Purposes, 56, 18-34.
• Steding, S. (2009). Machine translation in the German classroom: Detection, reaction, prevention. Die Unterrichtspraxis/Teaching German, 42(2), 178-189.
• Tayirova, N., Tekerek, M., & Brimkulov, U. (2015). Statistical machine translation implementation and performance tests between Kyrgyz and Turkish Languages. MANAS Journal of Engineering, 3(2), 59-68.
• Toral, A., & Way, A. (2015). Machine-assisted translation of literary text: A case study. Translation Spaces, 4(2), 240-267.
• Türkoğlu, E. (2014). Çeviribilim ve yabancı dil öğretiminde araç çeviri uygulamaları. Yayınlanmamış doktora tezi. Anadolu Üniversitesi, Türkiye.
• Voigt, R., & Jurafsky, D. (2012, Haziran). Towards a literary machine translation: The role of referential cohesion. İçinde Proceedings of the NAACL-HLT 2012 Workshop on Computational Linguistics for Literature (ss. 18-25).
• Warschauer, M., & Kern, R. (Eds.). (2000). Network-based language teaching: Concepts and practice. Cambridge university press.
• Zampieri, M., Nakov, P., & Scherrer, Y. (2020). Natural language processing for similar languages, varieties, and dialects: A survey. Natural Language Engineering, 26(6), 595-612.