Jak tłumaczenia maszynowe wpływają na naukę języków obcych?
Internetowe systemy tłumaczeń maszynowych, takie jak Google Translate, Bing czy DeepL, są nieodzowne w wielu sytuacjach – mogą na przykład pomagać turystom przetłumaczyć kartę dań w restauracji w obcym kraju, a użytkownicy zagranicznych stron internetowych mogą dzięki nim zrozumieć zawarte na nich treści. Trudno zatem dziwić się ich popularności, także wśród osób uczących się angielskiego jako drugiego języka. „Wielu uczniów poznających język angielski jako drugi język wykorzystuje narzędzia do tłumaczenia maszynowego w roli pomocy naukowej”, twierdzi Natalia Resende, stypendystka działania „Maria Skłodowska-Curie” pracująca w ośrodku ADAPT Centre, działającym przy Dublin City University. „Dzięki łatwemu dostępowi do aplikacji z poziomu telefonów komórkowych mają dostęp do szybkich tłumaczeń – wystarczy, że wprowadzą tekst, zrobią zdjęcie lub wypowiedzą tłumaczone zdanie”. Mając świadomość, że poprawność tłumaczeń uzyskiwanych z tych aplikacji pozostawia często wiele do życzenia, Resende zastanawiała się, czy ich stosowanie wpływa na proces i sposób nauki języka angielskiego. „Czy tłumaczenia maszynowe wpływają na zachowania językowe uczniów w taki sposób, że dostosowują swój styl wypowiedzi w drugim języku do tłumaczeń, które widzą lub słyszą dzięki tym aplikacjom?” pyta badaczka. Dzięki wsparciu finansowanego przez Unię Europejską projektu MTrill postanowiła znaleźć odpowiedź na to pytanie.
Dostosowywanie zachowań językowych
Badania rozpoczęły się od ankiety przeprowadzonej wśród 90 osób uczących się języka angielskiego, dla których językiem ojczystym jest brazylijski wariant języka portugalskiego. Jej celem było ustalenie, w jaki sposób i po co korzystają z internetowych tłumaczy maszynowych. W wyniku przeprowadzonych badań badaczce udało się odkryć, że uczniowie postrzegają tego rodzaju aplikacje jako pomoce naukowe oraz źródła nowego słownictwa. Następnym krokiem była próba zrozumienia, czy tego rodzaju aplikacje mogą rzeczywiście wpływać na przetwarzanie poznawcze uczniów – w tym celu badaczka użyła doświadczenia opartego na technice torowania składniowego. Jego celem było ustalenie, czy zachowania językowe uczestników w języku angielskim ulegną zmianie po skorzystaniu z aplikacji Google Translate. Za przykład może posłużyć angielskie zdanie „the office table was broken”, oznaczające „stół biurowy był zepsuty”. Ze względu na to, że w języku portugalskim nie występuje tego rodzaju składnia, zwykle osoby posługujące się tym językiem użyją składni „the table of the office was broken” („stół w biurze był zepsuty”). Widząc, że tłumacz maszynowy przetłumaczył to zdanie zgodnie z trudniejszym składniowo wariantem („the office table was broken”), uczniowie zmienili swój sposób wypowiedzi w taki sposób, by odzwierciedlał strukturę zdania uzyskaną z aplikacji Google Translate podczas opisywania obrazów w języku angielskim. „To doświadczenie pokazuje, że zapoznawanie uczniów z alternatywną składnią języka angielskiego może prowadzić do ponownego użycia tej samej składni w kolejnych wypowiedziach, nawet jeśli nie jest to składnia preferowana przez użytkownika języka”, zauważa Resende. „Choć skutkiem jest poprawna wypowiedź, uczniowie dochodzą do niej bez poznania zasad gramatycznych, na których opiera się dane zdanie”.
Pomoc w nauce języków obcych
Resende twierdzi, że pomimo tych problemów, nauczyciele języków obcych nie powinni postrzegać tłumaczeń maszynowych jako wrogów, lecz raczej jako cennych sprzymierzeńców. „Przeprowadzone badania pokazują, że narzędzia tłumaczeniowe nie tylko ograniczają bariery językowe, ale także mogą być wykorzystywane przez nauczycieli języków obcych w procesie nauki języka”, dodaje. „Z drugiej strony należy pamiętać, że błędne tłumaczenia mogą wpływać na zachowania językowe użytkowników tych aplikacji – twórcy technologii językowych powinni brać tę kwestię pod uwagę w czasie prac nad tego rodzaju rozwiązaniami”. Resende ma nadzieję, że będzie w stanie poruszyć niektóre z tych wyzwań i wciąż nierozwiązanych problemów w ramach przyszłych projektów badawczych. Jej przełomowe badania prowadzone w ramach projektu MTrill zostały już opublikowane w wielu czołowych czasopismach naukowych i zaprezentowane w formie referatów na licznych konferencjach. Stały się także inspiracją do kolejnych badań, w tym projektów przenoszących badania na grunt innych par językowych niż portugalski i angielski.
Słowa kluczowe
MTrill, tłumaczenie maszynowe, język, nauka języka, język angielski jako drugi język, tłumaczenia, zachowania językowe, Google Translate
