Rethinking Translation Pedagogy in the Age of AI: Post-Editing Competence and Idiom Translation Performance

Öz

This article examines how AI-assisted translation and post-editing training affect the idiom translation performance of students. The study is structured using a qualitative comparative case study design. The experimental group consisted of students who had completed courses in post-editing and AI-assisted translation; the control group consisted of students who had not received formal training in post-editing and who only used AI tools occasionally and unplanned. Both groups were asked to translate two short texts containing 21 idioms with high figurative, cultural, and fixed idiom density. The dataset consisted of idiom-intensive translation tasks, open-ended written reflection questions, and semi-structured interviews. All idiom examples were coded according to idiomatic equivalent (IEQ), literalisation (LIT), partial metaphor retention (PMR), and mistranslation/omission (MIS) strategies. Furthermore, the idioms were classified under figurative, cultural, and fixed idiom categories. Quantitative frequency analyses and chi-square tests were combined with qualitative content analysis of students' comments on AI. The findings show that the control group generally achieved a high level of semantic accuracy; however, it produced a systematic "loss of idiom" by largely flattening figurative meaning, cultural tone, and style. In contrast, in the experimental group, the use of idiomatic equivalents, especially in figurative and cultural idioms, increased significantly, while the rates of literal translation and incorrect/incomplete translations decreased; students exhibited a more advanced profile in terms of figurative meaning awareness, risk management, and idiomatic competence when editing the AI output. The study suggests that the use of AI in translation and post-editing training significantly strengthens the ability to manage idiomatic meaning, figurative meaning, and cultural transfer in a principle-based and reflective manner.

Anahtar Kelimeler

• Translation pedagogy
• Artificial intelligence
• Machine translation
• Translator competence
• Post-editing

Yapay Zekâ Çağında Çeviri Eğitiminin Yeniden Düşünülmesi: Makine Çevirisi Sonrası Düzenleme Yetkinliği ve Deyim Çevirisi Performansı

Öz

Bu makale, yapay zekâ destekli çeviri ve makine çevirisi sonrası düzenleme (post-editing) eğitiminin, çeviri öğrencilerinin deyim çevirisi performanslarına nasıl yansıdığını incelemektedir. Çalışma, nitel karşılaştırmalı durum çalışması deseniyle yapılandırılmıştır. Deney grubunu, makine çevirisi sonrası düzenleme ve yapay zekâ destekli çeviri derslerini tamamlamış öğrenciler; kontrol grubunu ise makine çevirisi sonrası düzenleme konusunda resmi bir eğitim almamış, yapay zekâ araçlarını yalnızca zaman zaman ve plansız biçimde kullanan öğrenciler oluşturmuştur. Her iki gruptan da mecazi, kültürel ve sabit kalıp yoğunluğu yüksek 21 deyim içeren iki kısa metni çevirmeleri istenmiştir. Veri seti; deyim yoğunluklu çeviri görevleri, açık uçlu yazılı yansıtma soruları ve yarı yapılandırılmış görüşmelerden oluşmaktadır. Tüm deyim örnekleri deyimsel eşdeğer (IEQ), birebir çeviri (LIT), kısmi metafor koruma (PMR) ve yanlış/eksik çeviri (MIS) stratejilerine göre kodlanmıştır. Ayrıca deyimler mecazi, kültürel ve sabit kalıp kategorileri altında sınıflandırılmıştır. Nicel frekans analizleri ve ki-kare testleri, öğrencilerin yapay zekâya ilişkin yorumlarının nitel içerik analiziyle birleştirilmiştir. Bulgular, kontrol grubunun genel olarak anlam doğruluğunu yüksek düzeyde sağladığını; ancak mecaz anlam, kültürel ton ve üslubu büyük ölçüde düzleştirerek sistematik bir “deyim kaybı” ürettiğini göstermektedir. Buna karşılık deney grubunda, özellikle mecazi ve kültürel deyimlerde deyimsel eşdeğer kullanımının anlamlı biçimde arttığı, birebir çeviri ve yanlış/eksik çeviri oranlarının ise düştüğü; öğrencilerin YZ çıktısını düzenlerken mecazi anlam farkındalığı, risk yönetimi ve deyimsel yeterlik açısından daha gelişmiş bir profil sergilediği görülmüştür. Çalışma, çeviride yapay zeka kullanımı ve makine çevirisi sonrası düzenleme eğitiminin çeviri eğitimine katkısının, deyimsel anlam, mecazi anlam ve kültür aktarımını ilke temelli ve yansıtıcı biçimde yönetme becerisini belirgin biçimde güçlendirdiğini ileri sürmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Çeviri eğitimi
• yapay zeka
• makine çevirisi
• çevirmen yetkinliği
• makine çevirisi sonrası düzenleme

Kaynakça

1. Akbari, M. (2013). Strategies for translating idioms. Journal of Academic and Applied Studies, 3(8), 32–41.
2. Aksoy Arıkan, R. (2021). Çeviride kavramsallaştırma: Atasözleri ve deyim örnekleri. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(77).
3. Altuntaş, A. F., & Kuleli, M. (2022). Türkçede deyimlerin bağlamsal anlam özellikleri ve yazınsal metinlerde deyim çevirisi stratejileri: Avare Yıllar örneği. International Journal of Language Academy, 10(2), 106–125. https://doi.org/10.29228/ijla.62275
4. Baker, M. (2018). In other words: A coursebook on translation. Routledge.
5. Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
6. Can Rençberler, A. (2021). Erek odaklı yaklaşımla Türkçeden İngilizceye argo deyimlerin çeviri stratejileri: Keşanlı Ali Destanı örneği. International Journal of Language Academy, 9(3), 133–149. https://doi.org/10.29228/ijla.51983
7. Daems, J., Vandepitte, S., Hartsuiker, R. J., & Macken, L. (2017). Identifying the machine translation error types with the greatest impact on post-editing effort. Frontiers in psychology, 8, 1282.
8. Deng, X., & Yu, Z. (2022). A systematic review of machine-translation-assisted language learning for sustainable education. Sustainability, 14(13), 7598. https://doi.org/10.3390/su14137598

9. Dorst, A. G., Salmi, L., Daems, J., & Koponen, M. (2025). Machine Translation Literacy in the age of GenAI. Translating and the Computer 46-Proceedings.
10. Eker, Ü. (2012). Tarihî metin aktarımlarında deyimler (Eski Türkiye Türkçesi–Türkiye Türkçesi). Uluslararası Türkçe Edebiyat Kültür Eğitim Dergisi, 1(1), 124–157.
11. Guerberof Arenas, Ana (2014). The role of professional experience in post-editing from a quality and productivity perspective. In: O'Brien, Sharon, Winther Balling, Laura, Carl, Michael, Simard, Michel and Specia, Lucia, (eds.) Post-editing of Machine Translation: Processes and Applications. Cambridge Scholars Publishing, Newcastle upon Tyne, pp. 51-76. ISBN 978-1-4438-5476-4
12. Gülzar, Z. (2021). Deyimler ve Atasözleri Çevirisi Eleştirisinde Çevrilebilirlik ve Çevrilemezlik:“Tarikat-i Aşk” Örneği. Doğu Esintileri, (15), 351-370.
13. Günay Köprülü, S., & Yüce, E. (2019). Çeviride yerlileştirme ve yabancı dil öğretiminde yeri. Söylem Filoloji Dergisi, 4(2), 506–516.
14. İli, M. (2015). İngilizce deyimlerin Türkçeye çevirisinde karşılaşılan sorunlar ve çözüm yolları. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(14).
15. Kaba, F., & Gjinali, A. (2023). Professional Translators and Translation Technology. Journal of Educational and Social Research, 13.
16. Kenzhalin, K. (2017). Türk dünyasında deyim bilimi çalışmaları. Türk Dünyası Dil ve Edebiyat Dergisi, (43). https://doi.org/10.24155/tdk.2017.7
17. Kovecses, Z. (2010). Metaphor: A practical introduction. Oxford university press.
18. Kruk, M., & Kałużna, A. (2025). Investigating the role of AI tools in enhancing translation skills, emotional experiences, and motivation in L2 learning. European Journal of Education, 60(1), e12859.
19. Lakoff, G., & Johnson, M. (1980). Metaphors we live by. University of Chicago Press.
20. Läubli, S., Sennrich, R., & Volk, M. (2018). Has machine translation achieved human parity? a case for document-level evaluation. arXiv preprint arXiv:1808.07048. https://doi.org/10.48550/arXiv.1808.07048
21. Miles, M. B., & Huberman, A. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook. Thousand Oaks: Sage Publications, 338.
22. Newmark, P. (1988). A textbook of translation (Vol. 66, pp. 1-312). New York: Prentice hall.
23. Nguyen, T. N. N., Tran, T. T., Nguyen, N. H. A., Lam, H. P., San Nguyen, H. M., & Tran, N. A. T. (2025). The Benefits and Challenges of AI Translation Tools in Translation Education at the Tertiary Level: A Systematic Review. International Journal of TESOL & Education, 5(2), 132-148.
24. Özmat, D., & Akkoyunlu, B. (2024). Artificial intelligence-assisted translation in education: Academic perspectives and student approaches. Participatory Educational Research, 11(Prof. Dr. H. Ferhan Odabaşı Gift Issue), 151–167. https://doi.org/10.17275/per.24.99.11.6
25. Popescu, T. (2015). Translation of metaphors and idioms – Mission impossible? Journal of Linguistic and Intercultural Education (JoLIE), 8, 163–178.
26. Shojaei, A. (2012). Translation of idioms and fixed expressions: Strategies and difficulties. Theory and Practice in Language Studies, 2(6), 1220–1229. https://doi.org/10.4304/tpls.2.6.1220-1229
27. Sinan, A. T. (2008). Deyim kavramı üzerine notlar-I. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(2), 91–98. Taş, S. (2017). Orhan Kemal’in 72. Koğuş adlı eserinde deyim çevirisi ve metnin yeniden anlatanı olarak çevirmen. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(1), 247–259.
28. Toral, A., Way, A. (2018). What Level of Quality Can Neural Machine Translation Attain on Literary Text?. In: Moorkens, J., Castilho, S., Gaspari, F., Doherty, S. (eds) Translation Quality Assessment. Machine Translation: Technologies and Applications, vol 1. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91241-7_12
29. Ünsal, G. (2020). Mizahî ögelerin çevirisi üzerine bir inceleme: Bir Noel Gecesi örneği. Litera: Dil, Edebiyat ve Kültür Araştırmaları Dergisi, 30(2), 663–682. https://doi.org/10.26650/LITERA2020-0058
30. Wang, Y. (2023). Artificial intelligence technologies in college English translation teaching. Journal of Psycholinguistic Research, 52, 1525–1544. https://doi.org/10.1007/s10936-023-09960-5
31. Yalçın, P., & Büyüksaraç, Z. (2017). Analysis of proverbs and expressions converted according to Mona Baker’s strategies. International Journal of Languages’ Education and Teaching, 5(4), 817–829. https://doi.org/10.18298/ijlet.2110
32. Yılmaz-Gümüş, V. (2020). Translation of idioms and metaphors in Hasan Erkek’s play Eşik: Difficulties and solutions. Çeviribilim ve Uygulamaları Dergisi, (29), 227–243. https://doi.org/10.37599/ceviri.809058
33. Yuxiu, Y. (2024). Application of translation technology based on AI in translation teaching. Systems and Soft Computing, 6, 200072.