Çevirmen Eğitiminde Yapay Zekâ Kaygısı ve Kariyer Farkındalığı Üzerine Bir Vaka Çalışması

Öz

Son yıllarda yapay zekâ teknolojilerindeki ilerlemeler çevirmenlik mesleğinin geleceği hakkındaki tartışmaları yoğunlaştırmıştır. Mevcut çalışma konuyu çevirmen eğitimi boyutuyla ele alarak mütercim tercümanlık bölümü öğrencilerinin mesleki kariyer farkındalıkları ve çeviri mesleği bağlamındaki yapay zekâ endişeleri ile bu iki değişken arasındaki ilişkileri çoklu veri toplama yöntemleri kullanarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu çerçevede, Kırklareli Üniversitesi İngilizce Mütercim-Tercümanlık Bölümü araştırma örneklemi olarak seçilmiştir. Araştırmada çoklu veri toplama tekniği kullanılmış, nicel ve nitel yöntemsel yaklaşımlardan aynı anda faydalanılmıştır. Bu bağlamda öncelikle demografik ve mesleki sorular ile Yapay Zekâ Kaygısı Ölçeği ve Mesleki Kariyer Farkındalığı Ölçeği öğrencilere uygulanmış, sonuçta 166 geçerli anket toplanmıştır. Ayrıca farklı sınıflardan 10 öğrencinin katılımıyla bir odak grup görüşmesi gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda, çeviri öğrencilerinin yapay zekâ kaygılarının yüksek düzeyde olmadığı, kariyer farkındalıklarının ise yüksek olduğu, bu ikisi arasında ise istatistiksel bir ilişki olmadığı bulunmuştur. Sektöre girme ve iş arama sürecinde yaşanan belirsizliğin yapay zekâ kaygısını artıran ana etmenler olduğu görülmüştür. Son olarak, bu alandaki derslerin ilk sınıftan itibaren müfredatlarda yerini alması ve böylece kaygı düzeylerinin giderilmesi, öğrencilerin büyük çoğunluğunun üzerinde durduğu bir konu olmuştur.

Anahtar Kelimeler

• çevirmen eğitimi
• mesleki kariyer farkındalığı
• yapay zekâ kayıgısı
• çeviri öğrencileri
• çoklu yöntem

Proje Numarası

1919B012301180

Insights on AI-Driven Anxiety and Career Awareness in Translator Education: A Case Study

Öz

In recent years, advances in artificial intelligence technologies have intensified discussions about the future of the translation profession. The present study aims to evaluate the occupational career awareness of translation students and their anxiety about artificial intelligence in the context of the translation profession and the relationships between these two variables by using multiple data collection methods. In this framework, Kırklareli University's Department of English Translation and Interpreting was selected as the research sample. The study used multiple data collection techniques and utilized quantitative and qualitative methodological approaches simultaneously. In this regard, demographic and occupational questions, an Artificial Intelligence Anxiety Scale, and an Occupational Career Awareness Scale were administered to the students, and 166 valid questionnaires were collected. In addition, a focus group interview was conducted with the participation of 10 students from different years of study. As a result, translation students' AI anxiety was not at a high level. At the same time, their career awareness was high, and there was no statistical relationship between the two. It was observed that the uncertainty experienced while entering the sector and job search were the main factors that increased AI anxiety. Finally, the majority of the students emphasized that to decrease their anxiety levels, AI-related courses should be included in the curriculum from the first year onwards.

Anahtar Kelimeler

• translator education
• AI Anxiety
• occupational career awareness
• translation students
• multimethod

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Proje Numarası

1919B012301180

Kaynakça

1. Cadwell, Patrick, Sharon O’Brien, and Carlos S. C. Teixeira. 2018. “Resistance and Accommodation: Factors for the (Non-) Adoption of Machine Translation among Professional Translators.” Perspectives, 26(3), 301-321.
2. Castilho, S., Moorkens, J., Gaspari, F., Calixto, I., Tinsley, J., & Way, A. (2017). Is Neural Machine Translation the New State of the Art? The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics, 108, 109–120. https://doi.org/10.1515/pralin-2017-0013
3. Çetiner, C. (2019). Makine çevirisi sonrası düzeltme işlemine (post-editing) yönelik kapsamlı bir inceleme. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, (Ö6), 462-472. https://doi.org/10.29000/rumelide.649333
4. Deng, X., Zeng, H., Liang, M., and Qiu, J. (2022). Relations between different career-development profiles, academic self-efficacy and academic motivation in adolescents. Educational Psychology, 42(2), 259-274.
5. Ernst, J.V., and Bowen, B. (2014). Comparing career awareness opportunities of academically at-risk and non at-risk freshman engineering students. American Journal of Engineering Education, 5(2), 91-98.
6. Frey, C.B.; Osborne, M.A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Oxf. Martin Programme Technol. Employ, 114, 254–280.
7. Gene, V., Sosoni, V., & do Campo, M. (2024). Exploring students’ experience with CAT-integrated MT and Gen AI: Translating creative texts in Bureau Works. In Proceedings of New Trends in Translation and Technology (NeTTT) (pp. 76–90).
8. He, K. (2024). A phenomenological exploration of factors influencing career transitions: Understanding why Chinese translation graduates exit the profession (Doctoral dissertation, University of Northern Arizona). ProQuest Dissertations and Theses Global.

9. Johnson, D. G., and Verdicchio, M. (2017). AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2267-2270.
10. Kirov, V., and Malamin, B. (2022). Are Translators Afraid of Artificial Intelligence?. Societies, 12(2), 70.
11. Kirov, V.; Yordanova, G. (2020). The role of online platforms in the work–parenthood balance: The ICT sector in Bulgaria, Sociological. Problems, 52, 277–300.
12. Korkmaz İ, Acar E. N (2017). SDL TradosStudio Yazılımı Üzerinden Bilgisayar Destekli Çeviri Teknolojileri İncelemesi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(19), 1-16.
13. Lau, P. L., Chung, Y. B., & Wang, L. (2021). Effects of a career exploration intervention on students’ career maturity and self-concept. Journal of Career Development, 48(4), 311–324. https://doi.org/10.1177/0894845319853385
14. Li, Y., Zhou, X., Pan, Y., & He, W. (2022). How engagement in the industry-education integration promotes one’s attitudes toward energy efficiency: Evidence from Chinese University students. Sustainability, 14(23), 15890. https://doi.org/10.3390/su142315890
15. Mahir, I., Köhler, T., and Slamet, P.H. (2019). Career guidance shortages in Indonesian vocational high school. In 3rd UNJ International Conference on Technical and Vocational Education and Training 2018, (s. 223–240). KnE Social Science.
16. Makay, M.E.M. (1980). A study of self-concept, social adjustment, career awareness and academic achievement of fourth-grade students (Doctoral thesis). The Ohio State University.
17. Mihalache, I. (2021). Human and Non-Human Crossover: Translators Partnering with Digital Tools. In Desjardins, R., Larsonneur, C., & Lacour, P. (Eds.), When Translation Goes Digital (pp. 29–49). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51761-8-2
18. Mitchell, Christine, and Rita Raley, eds. 2018. “Translation-Machination” special issue, Amodern 8. Erişim: http://amodern.net/article/amodern-8-translation-machination/.
19. Moorkens, J. (2017). Under pressure: Translation in times of austerity. Perspectives, 25(3), 464–477. https://doi.org/10.1080/0907676X.2017.1285331
20. Mbotake, S. G. (2024). A post-editing turn in translator education: Towards a creative craftsmanship in translation. GPH-International Journal of Social Science and Humanities Research, 7(5), 137–170.
21. Ndung’u, O.N. (2018). The role of career guidance and counselling in career awareness and planning among public secondary school students in Kenya (Doctoral thesis). Agerton University.
22. Pekcoşkun Güner, S. (2023). Çevirmen-bilgisayar etkileşiminin kilit bileşeni: doğal dil işleme. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Uluslararası Filoloji ve Çeviribilim Dergisi, 5(1), 56-79.
23. Pekcoşkun Güner, S., and Güner, E. S. (2023). Çeviri iş akışında makine çevirisi sistemleri ve sohbet robotlarının bütünleşik kullanımı. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi, (Ö12), 739-757.
24. Ravshanovna, A. G. (2024). The role of technology in translation: from CAT tools to AI-driven translation. Modern educational system and innovative teaching solutions, 1(4), 639-644.
25. Ren, Y. (2022). Analysis of Translation Anxiety and Relief Methods of Translators. Psychiatria Danubina, 34(suppl 1), 951-955.
26. Ross, A. (2016). The Language Barrier Is About to Fall. Within 10 years, Earpieces will Whisper Nearly Simultaneous Translations – And Help Knit the World Closer Together. The Wall Street Journal, 29 Ocak. Retrieved from: https://www.wsj.com/articles/the-language-barrier-is-about-to-fall-1454077968.
27. Şahin, M. (2015). Çevirmen adaylarının gözünden İngilizce-Türkçe bilgisayar çevirisi ve bilgisayar destekli çeviri: Google deneyi. Çeviribilim ve Uygulamaları Dergisi, 21, 43-60.
28. Şahin, M. (2023). Yapay Çeviri. Çeviri Bilim Yayınları.
29. Saranapala, I. S., and Devadas, U. M. (2020). Factors influencing on career choice of management and commerce undergraduates in national universities in Sri Lanka. Kelaniya Journal of Human Resource Management, 15, 108-128.
30. Stahlberg, F. (2020). Neural machine translation: A review. Journal of Artificial Intelligence Research, 69, 343-418. https://doi.org/10.1613/jair.1.12007
31. Şimşek, A., and Karahüseyinoğlu, F. (2024). Üniversite Öğrencilerinin Kişilik Tipleri, Kariyer Farkındalığı ve Gelecek Kaygıları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. İnsan Ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 13(2), 587-609. https://doi.org/10.15869/itobiad.1382786
32. Tang, J. (2020). Graduate-level career preparation for Chinese translation students: A perspective of educational ergonomics. The Interpreter andı Translar Twainler, 14(4), 405–421. https://doi.org/10.1080/1750399X.2020.1846929
33. Vieira, L. (2020). Automation anxiety and translators. Translation Studies, 13(1), 1–21. https://doi.org/10.1080/14781700.2018.1543613
34. Wang, Y. (2023). Artificial Intelligence technologies in college English translation teaching. Journal of Psycholinguistic Research, 52(5), 1525–1544. https://doi.org/10.1007/s10936-023-09922-w
35. Wang, Y. Y., and Wang, Y. S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634.
36. Wilson, H. J., Daugherty, P. R., & Bianzino, N. (2017). The jobs that artificial intelligence will create. MIT Sloan Management Review.
37. Yaşar, O. M., and Sunay, H. (2019). Spor bilimleri öğrencilerine yönelik kariyer farkındalığı ölçeğinin (KFÖ) geliştirilmesi. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Spor Bilimleri Dergisi, 2(1), 7-22.
38. Yaşar, O.M. (2019). Spor eğitimi alan üniversite öğrencilerinin kariyer farkındalıklarının incelenmesi (Doktora tezi). Ankara Üniversitesi.
39. Zhang, J.; Zhou, L. & Bai, W. (2024). Innovative methods for integrating translation memory and CAT tools: Enhancing intelligent support in human translation processes. Applied and Computational Engineering, 90, 1-7. https://doi.org/10.54254/2755-2721/90/2024MELB0054