Per una didattica della traduzione automatica
10.6092/issn.1974-4382/18787
Le tecnologie per la traduzione sono ampiamente adottate nei processi di traduzione e si sta assistendo a un cambiamento radicale nelle pratiche di traduzione con un impatto significativo sulla professione del traduttore. È importante che i programmi di formazione in traduzione adottati dalle università tengano conto dei rapidi progressi delle tecnologie del linguaggio e della traduzione e dedichino a questo argomento specifici corsi teorici e pratici, affinché gli studenti possano sviluppare competenze e abilità specifiche. In particolare, dato l'attuale paradigma dominante nella traduzione automatica, ovvero la traduzione automatica neurale, essi devono essere consapevoli dei vantaggi ma anche delle sfide che queste tecnologie pongono ai traduttori. Il presente contributo discute il concetto di “parità umana” proposto come obiettivo raggiunto dagli attuali sistemi di traduzione automatica e presenta il programma di insegnamento e di apprendimento delle tecnologie di traduzione progettato e attuato presso l'Università degli Studi di Napoli L'Orientale.
application/pdf
1974-4382
18787
it
Johanna Monti
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
mediAzioni
technological turn
Per una didattica della traduzione automatica
Text.Serial.Journal
https://mediazioni.unibo.it/
39
Articles
2023-12-27
2023-12-19
2023-12-27
2023-12-27
A55-A83
M
Johanna Monti
2023/12/27
10.6092/issn.1974-4382/18787
A55
Università degli Studi di Napoli L'Orientale
1974-4382
technological turn
it
A83
Per una didattica della traduzione automatica
https://mediazioni.unibo.it/article/download/18787/17362
39
L’IA per la traduzione: verso una nuova progettazione didattica?        mediAzioni 39 (2023)
                                                                              ISSN   1974-4382


  PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA

                                      JOHANNA MONTI
                        UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI L’ORIENTALE

jmonti@unior.it



Citation: Monti, Joanna (2023) “Per una didattica della traduzione automatica”, in
Maria Margherita Mattioda, Alessandra Molino, Lucia Cinato e Ilaria Cennamo (a cura
di) L'intelligenza artificiale per la traduzione: verso una nuova progettazione didattica?,
mediAzioni 39: A55-A83, https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787, ISSN 1974-4382.



Abstract: Le tecnologie per la traduzione sono ampiamente adottate nei processi di
traduzione e si sta assistendo a un cambiamento radicale nelle pratiche di traduzione
con un impatto significativo sulla professione del traduttore. È importante che i
programmi di formazione in traduzione adottati dalle università tengano conto dei
rapidi progressi delle tecnologie del linguaggio e della traduzione e dedichino a questo
argomento specifici corsi teorici e pratici, affinché gli studenti possano sviluppare
competenze e abilità specifiche. In particolare, dato l'attuale paradigma dominante nella
traduzione automatica, ovvero la traduzione automatica neurale, essi devono essere
consapevoli dei vantaggi ma anche delle sfide che queste tecnologie pongono ai
traduttori. Il presente contributo discute il concetto di “parità umana” proposto come
obiettivo raggiunto dagli attuali sistemi di traduzione automatica e presenta il
programma di insegnamento e di apprendimento delle tecnologie di traduzione
progettato e attuato presso l'Università degli Studi di Napoli L'Orientale.

Parole chiave: traduzione automatica; didattica della traduzione automatica;
traduzione assistita; tecnologie per la traduzione; post-editing; svolta tecnologica.



Abstract: Translation technologies are widely used in the translation process and the
market is witnessing a radical change in translation practices, with a significant impact
on the translation professions. It is important that translation programmes adopted by
universities consider the rapid advances in language and translation technologies and
devote specific theoretical and practical courses to this topic. Students need to develop
specific competences and skills and acquire an advanced mastery of the technologies. In
particular, given the current dominant paradigm in machine translation, namely Neural
Machine Translation, they need to be aware of the benefits but also the challenges it
poses to translators. This paper discusses the concept of “human parity”, which has been
proposed in the field as the main goal of current machine translation systems, and
presents the teaching and learning of translation technology, with a particular focus on
what has been developed at the University of Naples L'Orientale.


Copyright © 2023
The text in this work is licensed under CC-BY 4.0.                                        A55
A56                                                                                  MONTI



Keywords: machine translation; teaching machine translation; computer-assisted
translation; translation technology; post-editing; technological turn.



1. La svolta tecnologica e la didattica della traduzione

La necessità di superare le barriere linguistiche in un mercato sempre più
globalizzato ha creato negli ultimi anni un considerevole incremento della richiesta
di servizi linguistici e di traduzione: come riporta un report dello Statista Research
Department (gennaio 2023), il valore del mercato globale di traduzione ammontava
a circa 49,6 miliardi di dollari nel 2019, mentre nel 2022 ha raggiunto un valore
stimato di circa 57,7 miliardi di dollari, riportando una crescita di più di 8 miliardi
di dollari in tre anni1. È sorprendente, inoltre, che proprio durante il periodo della
pandemia COVID-19, tale valore sia cresciuto del 40%2. Parallelamente è
aumentato in maniera considerevole anche il volume di affari della traduzione
automatica, valutato, da solo, in 800 milioni di dollari nel 2021 e con un valore
stimato di 7,3 miliardi di dollari nel 20303. L’uso delle tecnologie è dunque sempre
più pervasivo e riguarda una varietà di strumenti online e desktop, usati da
professionisti e agenzie di traduzione, per velocizzare i cicli di lavoro, gestire
progetti di ricerca e collaborare con team in-house o esterni. Società di traduzione
tecnologicamente avanzate usano le tecnologie in maniera intensiva. Ad esempio,
Unbabel, una startup portoghese che fornisce servizi e applicazioni multilingui,
propone un approccio in cui vari strumenti di intelligenza artificiale dedicati alla
traduzione si combinano con attività di revisione sotto il controllo umano.




                           Figura 1. Ciclo di traduzione di Unbabel4.


1
  https://www.statista.com/statistics/257656/size-of-the-global-language-services-market/.
2
  https://www.marketresearchfuture.com/report/covid-19-impact-translation-service-market.
3
  https://www.gminsights.com/industry-analysis/machine-translation-market-size.
4
  https://unbabel.com/.
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                                      A57


     Dalla Figura 1 emerge come la soluzione che viene proposta dalla società
portoghese sia fortemente incentrata sulle tecnologie5: motori di traduzione
automatica addestrati su domini specialistici si integrano con memorie di
traduzione6 e strumenti per la revisione automatica dei testi pre-tradotti
automaticamente. A conclusione di questo processo automatico si ottengono dei
testi grezzi che vengono poi sottoposti alla revisione di traduttori professionisti.
Una volta revisionate, le traduzioni vengono usate per riaddestrare e migliorare
le prestazioni delle memorie di traduzione e dei motori di traduzione automatica.
     L’uso delle tecnologie è sempre più pervasivo e se la tecnologia preferita tra
gli strumenti online e desktop usati da professionisti e agenzie di traduzione
rimane la memoria di traduzione7, recenti studi di settore, come ad esempio
quello del CSA Research, riportano che la percentuale di progetti di traduzione
che si basano sull’utilizzo della traduzione automatica è aumentata dal 13% nel
2019 al 24% nel 20208.
     Da questi dati emerge che una delle principali sfide poste alla didattica nei
corsi di studio dedicati alla formazione dei traduttori a livello accademico
proviene sicuramente dall’evoluzione dei servizi traduzione che richiedono
profili professionali sempre più in grado di conoscere e padroneggiare le
tecnologie. Tuttavia, come afferma l’EMT Competence Framework (2022)9, se
l’impatto della tecnologia sui servizi di traduzione cresce costantemente, nel
corso del tempo si sono evidenziati anche i suoi limiti. Di conseguenza
l’intelligenza, le conoscenze e le abilità umane sono ancora fattori chiave
nell'effettuare traduzioni di buona qualità e nell’ampia gamma di servizi
linguistici che i traduttori e le agenzie di traduzione possono fornire. Si tratta di
sviluppare profili professionali consapevoli del proprio ruolo in un mercato
contraddistinto da un sempre maggior uso delle tecnologie, dove le competenze
linguistiche, critiche ed etiche si combinano per produrre quell’insieme di abilità
necessarie a migliorare e potenziare le possibilità di impiego dei laureati in corsi
di laurea in traduzione.
      Un interessante studio condotto sull’industria delle lingue europee, lo
European Language Industry Survey (ELIS 2023), riporta quali sono le sfide
principali per le università che propongono corsi di laurea in traduzione (Figura
2), tra cui la più pressante sembra essere quella di rispondere alle aspettative del
mercato del lavoro del settore in tempi ristretti, con un budget limitato e con un
sovraccarico amministrativo e burocratico. Inoltre, come altri importanti fattori




5
  https://www.slideshare.net/RafaelaCortez/unbabel-skyscanner-last.
6
  La memoria di traduzione è un software che consente di archiviare le traduzioni effettuate dal
traduttore memorizzando frasi, paragrafi o segmenti dei testi di partenza e allineandoli con le
corrispondenti frasi, paragrafi o segmenti dei testi di arrivo. Sottoponendo una traduzione nuova,
il software propone delle soluzioni di traduzione uguali o simili presenti in archivio.
7
   In Lagoudaki (2006), l’82,5% dei traduttori professionisti dichiara di usare le memorie di
traduzione, in particolar modo i traduttori specializzati in testi tecnico-scientifici, finanziari e di
marketing (Imperial College London).
8
  https://csa-research.com/Blogs-Events/Blog/ArticleID/785/The-Language-Sector-in-Eight-Charts.
9
  https://commission.europa.eu/news/updated-version-emt-competence-framework-now-
available-2022-10-21_en.
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
A58                                                                                   MONTI


di forte preoccupazione emergono la tecnologia e la mancanza di visibilità della
professione del traduttore.




                       Figura 2. Sfide per le università (ELIS 2023: 24).


     Siamo di fronte a una svolta tecnologica (Cronin 2010) tale da richiedere
una approfondita riflessione su come debba essere condotta la formazione dei
traduttori tenendo conto che alcuni concetti che contraddistinguono la
riflessione teorica, ma anche quella applicata, sulla traduzione, quali la natura
del testo di partenza e di arrivo, le relazioni che intercorrono fra i due testi, la
qualità della traduzione, il processo di traduzione, il ruolo e le competenze del
traduttore dovrebbero essere profondamente rivisitati alla luce della rapida
evoluzione delle tecnologie della traduzione, ed in particolar modo della
traduzione automatica.


2. La traduzione automatica neurale e la “human parity”

L’evoluzione dei sistemi di traduzione automatica, dal primo esperimento nel
1954, ad opera di IBM e della università di Georgetown, fino ai giorni nostri
(Figura 3) ha visto il susseguirsi di molteplici approcci alla traduzione
automatica che si possono riassumere in architetture10:

        •    a regole (in inglese Rule-based Machine Translation - RBMT), alla base
             di sistemi che utilizzano ampie collezioni di risorse linguistiche,
             dizionari e grammatiche, per analizzare un testo nella lingua di
             partenza e generare il corrispondente testo nella lingua di arrivo.

10
  Per un approfondimento sui diversi approcci alla traduzione automatica si veda Monti (2019:
73-103).
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                           A59


               Questo approccio raggruppa tre diverse strategie: i) a traduzione
               diretta, in cui il testo di partenza viene trasferito nella lingua di arrivo
               mediante regole molto semplici; ii) a interlingua, che usa una
               rappresentazione astratta del significato; iii) a transfer, che si fonda su
               una rappresentazione astratta intermedia e impiega informazioni
               morfologiche, sintattiche e talvolta anche semantiche;
           •   di tipo statistico-probabilistico (in inglese Statistical machine translation
               - SMT), utilizzate da sistemi che si basano su ampie collezioni di testi
               (i corpora) sia paralleli che monolingui per produrre traduzioni a
               partire da metodi statistici;
           •   neurali (in inglese Neural Machine Translation - NMT), adottate da
               sistemi che si fondano su reti neurali artificiali in grado di modellare
               direttamente e senza passaggi intermedi l’associazione di un testo
               nella lingua di partenza alla traduzione in una lingua di arrivo in base
               a tecnologie di apprendimento profondo (deep-learning).




                   Figura 3. Evoluzione dei sistemi di traduzione automatica11.


    Interessante è notare come la qualità sia costantemente migliorata nel tempo
tanto da far proclamare recentemente agli sviluppatori la parità tra la traduzione
automatica, quella neurale appunto, e la traduzione umana. L’illusione sulla
possibilità di usare la traduzione automatica per ottenere traduzioni di alta
qualità e in tal modo sostituire del tutto i traduttori, la Fully Automatic High
Quality Machine Translation, che per anni ha caratterizzato la storia di questa
tecnologia fin dalla sua prima ideazione, sembra così finalmente avverarsi.




11
     http://mogren.one/blog/2016-08-08/trends-in-neural-machine-translation/.

https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
A60                                                                                        MONTI




      Figura 4. Confronto qualità della traduzione automatica statistica, neurale e umana 12


     Nella Figura 4 si paragonano il modello neurale di Google (GNMT) con i
sistemi statistici phrase-based13e la traduzione umana per svariate coppie di
lingue. Il grafico mostra come la traduzione neurale si sia avvicinata
sensibilmente alla traduzione umana. Secondo Wu et al. (2016: 20), la traduzione
automatica “approaches the accuracy achieved by average bilingual human
translators on some of our test sets”. Similmente Hassan et al. (2018) ritengono
che la qualità ottenuta dai sistemi automatici, per una specifica coppia di lingue
e uno specifico ambito, ovvero la traduzione di notizie dal cinese all’inglese, sia
“at human parity when compared to professional human translators” (ibid.: 1).
Nell’accezione di questi ultimi la human parity dei sistemi TA si verifica se “a
bilingual human judges the quality of a candidate translation produced by a
human to be equivalent to one produced by a machine” (ibid.: 2) e in termini
matematici “if there is no statistically significant difference between human
quality scores for a test set of candidate translations from a machine translation
system and the scores for the corresponding human translations” (ibid.: 2).
     Queste affermazioni si basano su valutazioni di testi tradotti sia
automaticamente sia in modo tradizionale effettuate, talvolta, mediante l’uso di
piattaforme di crowdsourcing14, come ad esempio Amazon Mechanical Turk15. Il
problema principale riguardante l'affidabilità di tali valutazioni è rappresentato
dal fatto che vengono eseguite molto spesso su piccola scala (poche centinaia di

12
   Immagine tratta dal blog post di Google, “A Neural Network for Machine Translation, at
Production      Scale”,  27      settembre     2016,     https://1.bp.blogspot.com/-jOLa-LdidQU/V-
qV2oJn1aI/AAAAAAAABPg/-6OhKKPhxT89Vs9HhyKMEnyG_0ncWGjJQCLcB/s1600/image00.png.
13
   Nel modello basato su sequenze di parole come unità atomiche (phrase-based SMT), il testo di
partenza viene segmentato in sequenze di n-grammi, successivamente tradotte nella lingua di
arrivo usando la traduzione più probabile ricavata dal peso probabilistico assegnato a traduzioni
co-occorrenti nel corpus per la stessa frase di input (Monti 2019: 92).
14
   Il crowdsourcing è lo sviluppo collettivo di una attività, sia su base volontaristica che a
pagamento, da parte di una moltitudine di persone. Il crowdsourcing viene usato su larga scala
per lo sviluppo di dati utili ai ricercatori e alle tecnologie su Internet. Per un approfondimento
sull’uso del crowdsourcing nel settore delle tecnologie per la traduzione si veda Monti (2019).
15
   https://www.mturk.com/.
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                            A61


frasi) e su testi appartenenti a domini specifici (come nel caso di Hassan et al.
2018).
     Per raggiungere la parità con un traduttore professionista, il primo scoglio
che deve essere superato da un sistema di traduzione automatica è la
comprensione del messaggio umano, ovvero il superamento della barriera
semantica che richiede non solo competenze linguistiche ma anche
extralinguistiche. A questo si aggiungono altri problemi, generalmente dovuti
all'ambiguità del linguaggio naturale e la cui soluzione richiede il ricorso al
contesto per ottenere una traduzione corretta. Una problematica attualmente
molto dibattuta riguarda, ad esempio, la questione della traduzione del genere e
dei pregiudizi perpetrati dai sistemi (in inglese gender bias) (Monti 2017;
Vanmassenhove et al. 2018 e 2019; Vanmassenhove e Monti 2021). In
particolare, la trasposizione errata del genere in traduzione (Choubey et al. 2021;
Monti 2020) riguarda tutte le tipologie di sistemi (Monti, 2017) e diverse coppie
linguistiche (Savoldi et al. 2021) e può avere delle implicazioni non solo in
termini di fruibilità e di accuratezza dei testi, ma anche dal punto di vista etico
(Monti 2020). Come emerge dalla traduzione della frase nella Figura 5, Google
Traduttore, ma anche altri sistemi allo stato dell’arte come DeepL, non riescono
a trasporre correttamente in italiano l’informazione riguardo al genere della
parola child.




Figura 5. Traduzione automatica di Google Traduttore (frase tratta dal dataset MT-GenEval16 e
                                 traduzione del 31 marzo 2023).


     L’informazione del genere da associare a child potrebbe essere desunta dalla
frase precedente a “The child and the nurse survived” in cui si specifica che si
tratta di una “baby daughter”. Sembrerebbe quindi che le tecnologie più
moderne della traduzione automatica allo stato attuale non riescono ancora a
comprendere realmente il messaggio ma operano una decodifica del testo di
partenza e un’inferenza rispetto una possibile traduzione sulla base dei dati di
addestramento a livello di singola frase. Le difficoltà di questi sistemi
nell’analizzare il linguaggio naturale e disambiguare i messaggi fanno sì che le
tecnologie più avanzate di traduzione automatica, i sistemi neurali, non siano
sempre in grado di produrre le soluzioni migliori.
16
     https://github.com/amazon-science/machine-translation-gender-eval.
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
A62                                                                                    MONTI




      Figura 6. Traduzione automatica di Google Traduttore (traduzione del 31 marzo 2023).


     La traduzione riportata nella Figura 6, che riguarda la celebre frase “Time
flies like an arrow; fruitflies like a banana” usata in linguistica come esempio di
ambiguità sintattica, ma anche di ambiguità semantica, è sicuramente
paradossale. L’ambiguità risiede nel fatto che la prima e la seconda parte della
frase sembrerebbero presentare la stessa struttura sintattica, ovvero N(ome)
V(erbo) Prep(osizione) Det(erminante) N(ome), mentre in realtà la seconda parte
è data dalla sequenza N(ome) N(ome) V(erbo) Det(erminante) N(ome) per cui
mentre la prima parte riprende il proverbio “il tempo vola come una freccia”,
nella seconda parte, il soggetto rappresentato dal sostantivo flies è modificato da
fruit, con il significato di “mosche della frutta”, e like non è una preposizione,
ma il verbo con significato di “piacere”, per cui la seconda parte dovrebbe essere
tradotta in italiano con “alle mosche della frutta piace una banana”.
     Nonostante i progressi compiuti, rimangono ancora insoluti diversi problemi
condivisi anche da approcci precedenti. Ad esempio, a livello lessicale, a
prescindere dalle specifiche lingue coinvolte nel processo di traduzione, le
principali sfide poste ai traduttori automatici allo stato dell’arte riguardano la
polisemia (He et al. 2020), le polirematiche (Mitkov et al. 2018), e le lacune
lessicali (Koehn e Knowles 2017). Di seguito proponiamo un esempio di
traduzione dal tedesco all’italiano di una frase che contiene la parola polisemica
Schimmel, che viene tradotta inizialmente con cavallo grigio mentre nel seguito
del testo il traducente selezionato dal traduttore automatico è muffa, benché il
termine si riferisca sempre al cavallo (Figura 7).
     Un altro esempio a livello lessicale riguarda un verbo di movimento inglese
come to ride che corrisponde ad andare a cavallo in italiano. Se si prova a
tradurre in italiano con Google Traduttore la frase “A cowboy rode into town on
Friday, stayed three days, and rode out again on Friday.” il traduttore automatico
ci restituisce la frase: “Un cowboy è arrivato in città venerdì, è rimasto tre giorni
e venerdì è uscito di nuovo”. La traduzione è sicuramente corretta
grammaticalmente e sintatticamente in italiano, ma omette un’informazione
importante, ovvero che il cowboy è entrato e uscito a cavallo dalla città.




https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                          A63




    Figura 7. Traduzione automatica di Google Traduttore (traduzione del 31 marzo 2023).


     Sono, infine, i problemi pragmatici a rappresentare l’ostacolo maggiore per
i sistemi, in quanto questi richiedono una conoscenza non solo delle strutture
sintattico-grammaticali bensì anche dell’uso della lingua in determinati contesti
socioculturali, sulla base di una conoscenza condivisa della realtà, ancora oscura
ai sistemi di intelligenza artificiale. Inoltre, la comunicazione si basa spesso su
conoscenze implicite piuttosto che esplicite e per questo inaccessibili ai sistemi
attuali.
     Tuttavia, nonostante questi limiti, la traduzione automatica, proprio perché
decisamente migliorata rispetto a qualche anno fa, è ampiamente utilizzata dai
servizi di traduzione nei processi di traduzione come dissemination tool (Hutchins
2005), ovvero come strumento per produrre traduzioni grezze da rivedere per
produrre traduzioni pubblicabili. La qualità raggiunta dai sistemi neurali, infatti,
supera di gran lunga quella delle precedenti tipologie di sistemi (Bentivogli et al.
2018; Toral e Sánchez-Cartagena 2017), tanto da essere considerati non solo per
la traduzione di testi tecnico-scientifici, per cui la traduzione automatica è stata
ideata, ma anche per testi letterari (Toral e Way 2018; Kuzman et al. 2019).
Tuttavia, la qualità raggiunta attualmente dai sistemi neurali presenta anche
delle insidie, non sempre facilmente identificabili: una traduzione che
all’apparenza sembra corretta e scorrevole può nascondere errori di tipo
semantico (Anastasopoulos 2019), omissioni, aggiunte e traduzioni errate
(Hayakawa e Arase 2020), errori di terminologia (Haque et al. 2020). Il revisore
deve quindi essere addestrato a essere attento ai dettagli, non lasciandosi
ingannare da una traduzione apparentemente priva di errori, e a correggere gli
errori in maniera efficiente.


3. Quale didattica della traduzione automatica per i traduttori?

Se per gli informatici sembrerebbe essere chiaro il percorso formativo e di ricerca
da seguire, con una vasta bibliografia e numerosi corsi sull’argomento, ciò non è
altrettanto vero per gli studi sulla traduzione, in particolare per la didattica della
traduzione. La traduzione automatica nell’immaginario collettivo sembrerebbe

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A64                                                                                       MONTI


essere principalmente un problema computazionale da risolvere e quindi
destinato ad essere all’appannaggio di informatici e ingegneri, e meno un
problema linguistico e traduttivo. E se anche viene considerato nell’ambito della
formazione dei traduttori, viene privilegiata la prospettiva strumentale,
finalizzata all’apprendimento di tecniche utili alla revisione di testi tradotti
automaticamente, ovvero il post-editing. Lo studio di Rico Pérez e Torrejón (2012)
sul post-editing sottolinea, ad esempio, come una delle principali competenze è
costituita dalla instrumental competence, ovvero da quelle abilità tecniche che
consentono al post-editor di avvalersi in maniera consapevole e informata delle
tecnologie (Figura 8). Tale competenza riguarda, nello specifico, la conoscenza
dei diversi sistemi di traduzione automatica e delle loro caratteristiche, la
gestione della terminologia, la manutenzione dei dizionari (per i sistemi basati
su regole), la valutazione della qualità di un corpus (per motori neurali, statistici
e basati su esempi), il pre-editing mediante linguaggi controllati e infine
conoscenze di programmazione.




      Figura 8. Competenze e abilità per il post-editing (Rico Pérez e Torrejón 2012: 169).


     Nell’ultimo decennio, vari contributi di ricerca si sono maggiormente
concentrati sul ruolo che le tecnologie devono ricoprire nella formazione dei
traduttori: ad esempio a questo argomento sono dedicati diversi contributi della
Dublin City University (DCU) che esaminano lo sviluppo di corsi incentrati sulla
traduzione automatica e le buone pratiche da adottare. Pur riguardando
principalmente l’introduzione della traduzione automatica di tipo statistico
(Doherty e Kenny 2014; Doherty e Moorkens 2013; Doherty et al. 2012; Kenny e
Doherty 2014), gli studi propongono una visione in cui il traduttore fornisce il
proprio contributo non solo come revisore delle traduzioni effettuate
automaticamente, bensì diventa anche agente attivo, sviluppando la capacità di
controllare e guidare il processo, acquisendo conoscenze e competenze tecniche
tali da superare barriere concettuali, etiche e tecniche. Rico Pérez (2017)
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                                 A65


ribadisce che il traduttore non deve essere un mero operatore bensì deve
assumere il ruolo di amministratore di un processo di traduzione basato sulle
tecnologie.
    Nel 2021, Nitzkee e Hansen-Schirra hanno proposto un nuovo modello di
competenze per il post-editor (Figura 9) che accoglie le sollecitazioni su un ruolo
più attivo dei traduttori coinvolti in processi di traduzione basati sulle
tecnologie.




     Figura 9. Competenze e abilità per il post-editing (Nitzke e Hansen-Schirra 2021: 70).


     Il modello prevede, da un lato, le tradizionali competenze di un traduttore,
ovvero le competenze traduttive che includono anche competenze di ricerca
bilingui ed extralinguistiche, oltre a competenze trasversali, le cosiddette soft
skill, che comprendono la capacità di valutare il rischio dell’uso delle tecnologie
e la competenza professionale nel calcolare correttamente i prezzi considerando
la qualità della traduzione automatica e lo sforzo necessario per il post-editing. A
queste si aggiungono le competenze specifiche del post-editor, ovvero: i) la
capacità di trattare gli errori, ii) conoscenze di ingegneria della traduzione
automatica e infine iii) la capacità di assumere il ruolo di consulente. In
particolare, il trattamento degli errori riguarda la capacità di identificarli,
classificarli e infine correggerli in maniera appropriata. Le competenze di
ingegneria della traduzione automatica riguardano, invece, conoscenze di base
sul funzionamento dei sistemi, sul loro addestramento e su eventuali specifiche
problematiche. Infine, il post-editor deve essere un consulente esperto che
consiglia ai propri clienti il modo migliore per usare le tecnologie, li informa su
potenziali rischi associati al loro uso e su strategie di problem-solving.
     La formazione accademica sembra però rimanere un passo indietro rispetto
all’evoluzione delle tecnologie:

      Today, many players in the translation industry complain about the lack of
      good translators, but they seem to ignore that, more than in many other
      academic fields, translation education follows obsolete models that are still
      shaped for the 20th century. To make matters worse, the gap between the
      academic world and the industry is so wide that, when approaching the job
      market, translation graduates instantly and bitterly realize they don’t know
      much about the actual work they are supposed to do. They also discover that

https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
A66                                                                                MONTI


      the world is not interested in their basic skills. (Massardo e van der Meer
      2017: 21)

E dunque Massardo e van der Meer sottolineano come, con il progredire delle
tecnologie per la traduzione:

      A highly-automated localization environment will depend on human skills
      in quality evaluation, content profiling, cultural advisory, data analysis,
      computational linguistics, and gradually less and less in post-editing;
      translating plain text will indeed be a long-tail business. (ibid.: 22)

In definitiva, gli studiosi affermano che i traduttori dovranno abbandonare il loro
ruolo tradizionale per fornire un contributo sempre più attivo rispetto alle
tecnologie e ciò significa acquisire le competenze necessarie per valutare gli
strumenti più adatti ad un determinato compito traduttivo e diventare consulenti
esperti in aspetti culturali, analisi e gestione dei dati e infine nel trattamento
automatico dei dati linguistici.
    Tale ruolo attivo da parte dei traduttori è anche riaffermato nel già
menzionato EMT Competence Framework che, fin dalla sua prima versione nel
2009, annovera la conoscenza delle possibilità e dei limiti della traduzione
automatica come parte della competenza tecnologica dei laureati. Nella
successiva versione del 2017, il framework sottolinea come questa competenza
sia parte integrante della traduzione professionale (EMT 2017: 7). Infine, nella
versione più recente (EMT 2022) include nella competenza tecnologica:

      all the knowledge and skills used to implement and advise on the use of
      present and future translation technologies within the translation process. It
      also includes basic knowledge of machine translation technologies and the
      ability to implement machine translation according to potential needs.
      (ibid.: 9)

In base a questa definizione gli studenti devono saper (ibid.: 9):

        •    usare le principali Tecnologie della                Comunicazione e
             dell’Informazione (TIC) inclusa l’intera gamma di software per
             l’ufficio, e adattarsi rapidamente a nuovi strumenti e risorse ICT
             avendo valutato criticamente la loro rilevanza e l’impatto del
             cambiamento introdotto nelle pratiche lavorative;
        •    fare uso efficace, laddove appropriati, di motori di ricerca, strumenti
             basati su corpora, strumenti di analisi testuale, traduzione assistita e
             strumenti per la valutazione della qualità;
        •    pre-elaborare, elaborare e gestire file e altri media/fonti come parte
             del processo di traduzione, ad esempio file web e multimediali;
        •    comprendere i fondamenti dei sistemi di traduzione automatica e il loro
             impatto sul processo traduttivo, integrando - quando appropriato - la
             traduzione automatica nei flussi di lavoro;
        •    riconoscere l’importanza e il valore della traduzione e dei dati
             linguistici, dimostrando competenze di base nell’uso dei dati;

https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                          A67


        •    applicare altri strumenti a supporto delle tecnologie della traduzione
             e del linguaggio, come ad esempio strumenti per la gestione dei
             progetti e dei flussi di lavoro.

Uno studio recente condotto da Kenny (2020) sul ruolo delle tecnologie della
traduzione nella formazione dei traduttori fornisce uno sguardo approfondito
sull’evoluzione della formazione nel campo delle tecnologie della traduzione in
relazione all’evoluzione delle tecnologie stesse: la didattica nel corso degli ultimi
anni si è evoluta verso un approccio costruttivista che trova la sua base
epistemologica nella cognizione situata e incarnata17. La studiosa inoltre afferma
che nell’era in cui il paradigma dominante è costituito dal Machine Learning:

      time spent attempting to understand the inner workings of certain
      translation technologies is time well spent, as the conceptual models we
      build, and insights we gain, can be fruitfully transferred to other important
      aspects of contemporary life. (Kenny 2020: 3)

A questi principi si è ispirata la didattica della traduzione automatica introdotta
nei corsi di traduzione dell’Università degli Studi di Napoli L’Orientale.


4. La didattica della traduzione automatica all’Università degli Studi di Napoli
L’Orientale

La traduzione automatica e assistita è stata introdotta a partire dal 2018 a
L’Orientale di Napoli in base alla convinzione che, dati i progressi delle tecnologie
e l’uso sempre più frequente nei processi di traduzione, corsi accademici
finalizzati alla formazione di mediatori e traduttori non possono trascurare
questo aspetto. Moduli sulle tecnologie della traduzione sono rappresentati in
diversi insegnamenti: in Traduttologia generale (L-LIN/02) del corso di laurea
triennale in Mediazione Linguistica e Culturale (L-12), in Traduzione
Specialistica I (L-LIN/02) del corso magistrale Traduzione Specialistica (LM-94)
e infine in un Laboratorio di Traduzione Automatica ed Assistita. I corsi
perseguono finalità e obiettivi diversi e sono concepiti come moduli stand-alone
(Kenny and Doherty, 2014; Doherty and Kenny, 2014; Rossi, 2017) che coprono
diversi aspetti delle tecnologie della traduzione: da quelli più storici e teorici a
quelli applicati, secondo una progressione che consenta agli studenti
l’acquisizione di conoscenze approfondite sui temi trattati. Tutti i contenuti nei
diversi corsi tengono conto dei più recenti progressi e le tecnologie considerate
rappresentano lo stato dell’arte nel settore.
    Nel corso di Traduttologia generale (L-LIN/02), un insegnamento
obbligatorio da 8 crediti formativi (CFU) al II anno è previsto un modulo di 20
ore sulla traduzione automatica. L'obiettivo del modulo è rappresentato
dall’acquisizione di nozioni di base di teoria della traduzione, con particolare
attenzione alle correnti teoriche più recenti, all’uso delle tecnologie per la

17
   Per una definizione dettagliata si veda https://www.treccani.it/enciclopedia/cognizione-
incarnata_%28Lessico-del-XXI-Secolo%29/.
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
A68                                                                                      MONTI


traduzione nel processo traduttivo, a nuovi processi di traduzione nonché alle
principali problematiche e strategie traduttive. Trattandosi di un corso rivolto
mediamente a circa 800 studenti, sdoppiato per l’a.a. 2022/23 in tre corsi
paralleli, non sono previste attività laboratoriali, bensì lezioni frontali e un
numero limitato di esercitazioni pratiche. I contenuti intendono accrescere la
consapevolezza da parte degli studenti riguardo alle tecnologie, avendo come
obiettivi:

         •    l’acquisizione di conoscenze di base sulla traduzione automatica e
              sulle tecnologie per la traduzione;
         •    l’acquisizione di conoscenze di base su processi traduttivi incentrati
              sull’uso delle tecnologie;
         •    la conoscenza delle principali metriche di valutazione della
              Traduzione automatica;
         •    la comprensione delle competenze richieste nel mercato attuale della
              traduzione.

Sulla base di questi obiettivi il corso tratta i seguenti argomenti (Monti 2019)
(Tabella 1):

      Tabella 1. Contenuti del corso di Traduttologia generale.
 Mediazione Linguistica e Culturale (L-12) - Traduttologia generale (L-LIN/02) -
 modulo Traduzione Automatica (20 ore)
 Timeline   Argomento             Contenuti
 1. lezione     Introduzione             Introduzione al modulo: obiettivi e contenuti.
 2. lezione     Le tecnologie per la     Alcune definizioni e classificazioni; usi della
                traduzione:              traduzione automatica; modelli cloud di
                definizioni, usi e       traduzione automatica.
                modelli cloud
 3. lezione     Traduzione               Traduzione automatica e le teorie linguistiche
                Automatica e teorie      della traduzione; traduzione Automatica e i
                della traduzione         Translation Studies; la svolta tecnologica dei
                                         Translation Studies; approcci cognitivi; approcci
                                         sociologici
 4. lezione     La prospettiva           Il sogno della macchina intelligente; i
                storica                  precursori; Georges B. Artsruni Pёtr Petrovič
                                         Smirnov-Trojanskij; gli inizi; gli anni ’50 e ’60:
                                         l’euforia iniziale e la disillusione; gli anni ’70 e
                                         ’80: la rinascita; gli anni ’90: la tecnologia al
                                         servizio del traduttore; servizi di traduzione
                                         automatica su Internet.
 5. lezione     L'evoluzione             Approcci linguistici: Sistemi diretti o di prima
                tecnologica della        generazione; sistemi indiretti o di seconda
                traduzione               generazione; Approcci empirici: sistemi basati
                automatica               su esempi; sistemi statistici; sistemi ibridi.


https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                             A69


 6. lezione  L'evoluzione                Sistemi neurali.
             tecnologica della
             traduzione
             automatica
 7. lezione Il processo di               Pre-editing e uso dei linguaggi controllati; post-
             traduzione                  editing; competenze del traduttore nell’era
             automatica e le             digitale.
             competenze del
             traduttore nell’era
             digitale
 8. lezione Qualità della                Dal rapporto ALPAC al Framework for the
             traduzione                  Evaluation of Machine Translation in ISLE; le
             automatica e le             metriche di valutazione basate sul giudizio
             metriche di                 umano.
             valutazione
 9. lezione Qualità della                Le metriche automatiche di valutazione; gli
             traduzione                  approcci recenti.
             automatica e le
             metriche di
             valutazione
 10. lezione La traduzione               Definizioni; crowdsourcing e traduzione;
             automatica                  crowdsourcing e tecnologie per la traduzione;
             partecipata: il             crowdsourcing esplicito; crowdsourcing implicito;
             contributo del              questioni di qualità.
             crowdsourcing

   Per quel che riguarda invece il corso magistrale in Traduzione Specialistica,
sono previsti al primo anno:

        •     un modulo di 20 ore sulla Traduzione Automatica e sul post-editing
              nell’insegnamento di Traduzione Specialistica I (L-LIN/02), anche
              questo un insegnamento obbligatorio di 8 CFU (40 ore) rivolto
              mediamente a circa 100 studenti;
        •     un laboratorio di Traduzione Automatica ed Assistita come altra
              attività formativa (2 CFU), a scelta libera da parte degli studenti, per
              un totale di 20 ore.

Per il corso di Traduzione Specialistica I il modulo prevede che gli studenti
acquisiscano conoscenze sulle principali applicazioni software per la traduzione
automatica ed assistita e ne conoscano le principali problematiche, analizzando
i risultati, nonché sulla fase del post-editing (Nitzke e Hansen-Schirra 2021). I
principali obiettivi sono che gli studenti:

        •     sviluppino una conoscenza approfondita dei processi di traduzione
              basati sulle tecnologie;



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A70                                                                                 MONTI


         •   apprendano competenze di progettazione di processi di traduzione
             automatica e assistita;
         •   sviluppino consapevolezza sulla necessità di standard professionali
             elevati in linea con le aspettative e i requisiti forniti dai clienti;
         •   acquisiscano capacità di rapportarsi come consulenti nei confronti di
             clienti e fornitori di servizi linguistici.

La Tabella 2 riporta i contenuti del modulo sulla Traduzione automatica e il post-
editing del corso di Traduzione Specialistica I.

      Tabella 2. Contenuti del corso di Traduzione Specialistica I.
 Traduzione Specialistica (LM-94) - Traduzione Specialistica I - Modulo su
 Traduzione Automatica e post-editing (20 ore)
 Timeline Argomento                   Contenuti
 1. lezione Traduzione                Sviluppi recenti delle tecnologie della traduzione,
            automatica e              come diversi approcci alla traduzione automatica
            assistita                 generano risultati differenti, impatto dei diversi
                                      approcci alla traduzione automatica e post-editing
 2. lezione La valutazione della La fase di valutazione della traduzione
            qualità della             automatica: metriche qualitative e quantitative
            traduzione
            automatica
 3. lezione Cosa è il post-editing Cosa è il post-editing, chi deve svolgere il post-
                                      editing, quando e dove è necessario il post-editing,
                                      il significato della Traduzione automatica in
                                      contesti professionali,
 4. lezione Full e light post-editing Full e light post-editing: definizioni e differenze
 5. lezione Linee guida per il        Linee guida per il post-editing, il post-editing
            post-editing              monolingue, la norma ISO 18587
 6. lezione Traduzione                Quali sono le tipologie testuali maggiormente
            automatica e              adeguate alla traduzione automatica, cosa sono i
            tipologie testuali        linguaggi controllati e che impatto hanno sui
                                      risultati della traduzione automatica
 7. lezione Post-editing e            Le memorie di traduzione, integrazione tra le
            strumenti a               diverse tecnologie della traduzione, cosa sono la
            disposizione del          traduzione automatica adattiva e interattiva
            traduttore
 8. lezione Valutazione dei           I rischi collegati all’uso delle tecnologie e nella
            rischi del post-editing fase del post-editing, rischi collegati ai dati
            e sicurezza dei dati
 9. lezione Il processo di post-      Come decidere se usare la traduzione automatica
            editing                   e il post-editing, come sviluppare un processo di
                                      post-editing
 10.        I nuovi profili della     Competenze del post-editor e nuove
 lezione    professione del           professionalità
            traduttore

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PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                     A71


     Il Laboratorio di Traduzione Automatica e Assistita è stato concepito, invece,
come altra attività formativa del corso di laurea magistrale (2 CFU) ed è rivolto
a 25 studenti che vi accedono tramite una selezione in base al voto ottenuto
all’esame di Traduzione Specialistica I (Tabella 3). Sono state finora svolte
quattro edizioni che hanno coinvolto un totale di circa 100 studenti.
     La finalità principale del laboratorio è quella di consentire agli studenti di
mettere in pratica quanto appreso durante il corso di Traduzione Specialistica I
e si basa su un approccio task-based, proponendo attività pratiche da eseguire sia
individualmente che in gruppo. Tutte le tecnologie utilizzate sono a licenza
libera in quanto si ritiene che più che la conoscenza di uno specifico strumento
proprietario conti la conoscenza dei principi generali di funzionamento delle
tecnologie, dei loro vantaggi e limiti. Il laboratorio, quindi, prevede delle attività
che riguardano la creazione di corpora paralleli, lo sviluppo di basi di dati
linguistici (glossari, terminologia, ecc.), l’uso di memorie di traduzione e
traduzione automatica, la valutazione degli errori e di conseguenza della qualità
della traduzione automatica sia mediante metriche qualitative che quantitative,
l’applicazione delle espressioni regolari per ricerche avanzate e infine ricerche
avanzate su Internet. Per quel che riguarda le tecnologie per la traduzione, gli
strumenti utilizzati sono sistemi di traduzione automatica online di tipo neurale
(Google Traduttore, DeepL, YandexTranslate, SystranTranslate, ecc.) e
applicazioni di traduzione collaborativa in cui applicazioni di traduzione
assistita si integrano alla traduzione automatica (come ad esempio MateCat). Gli
studenti sono liberi di usare varie tipologie testuali (testi tecnico-scientifici,
letterari, pagine web, ecc.), traducono dalle lingue di studio (inglese, francese,
spagnolo, tedesco, russo, arabo) verso l’italiano, eseguendo una serie di task che
in sequenza e progressivamente conducono alla realizzazione di un ciclo
completo di traduzione basato sulle tecnologie.

    Tabella 3. Contenuti del Laboratorio di Traduzione Automatica e Assistita.
 Traduzione Specialistica (LM-94) - Laboratorio di Traduzione Automatica e
 Assistita (20 ore)
 Timeline Argomento        Descrizione Task      Consegna         Strumenti
 1. lezione Introduzione   Introduzione:         Questionario in
                           obiettivi e contenuti ingresso
                           Somministrazione
                           questionario in
                           ingresso
 2. lezione Creazione di   Creazione di un       Sviluppo di un   MateCat
             risorse       corpus parallelo:     corpus parallelo Aligner
             linguistiche: allineamento e
             corpora       memorie di
             paralleli     traduzione
 3. lezione Creazione di   Creazione di un       sviluppo di un   One-click
             risorse       glossario bilingue    glossario        Terms
             linguistiche: specializzato:        specializzato
                           estrazione semi-      bilingue

https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
A72                                                                                    MONTI


              risorse            automatica di una
              terminologiche     risorsa
                                 terminologica da un
                                 corpus parallelo.
                                 Confronto tra
                                 traduzione
                                 automatica della
                                 terminologia e la
                                 risorsa creata
 4. lezione Traduzione           Pre-editing di un       Testo pre-editato.     Qualsiasi
            automatica e         testo, traduzione       Valutazione della      sistema di
            pre-editing          automatica e            Traduzione             Traduzione
                                 valutazione dei         Automatica senza       Automatica
                                 miglioramenti           e con pre-editing.     online
                                 ottenuti tramite il
                                 pre-editing
 5. lezione Traduzione           Light post-editing di   Testo con light        MateCat
            automatica e         una traduzione          post-editing
            post-editing         automatica secondo
                                 linee guida
 6. lezione Traduzione           Full post-editing di    Testo con full post-   MateCat
            automatica e         una traduzione          editing
            post-editing         automatica secondo
                                 linee guida
 7. lezione Valutazione          Metriche                Valutazione con        Interactive
            della qualità        quantitative e          BLEU e con MQM         BLEU score
            della                qualitative per la      di un testo            evaluator e
            traduzione           valutazione della       tradotto               MQM-DQF
            automatica           traduzione              automaticamente
                                 automatica: BLEU e
                                 MQM-DQF.
                                 Valutazione e
                                 confronto tra le
                                 metriche
 8. lezione Espressioni          Esercizi espressioni    Espressioni            Regex
            regolari             regolari                regolari               validator
 9. lezione Ricerche             Ricerche avanzate su    Fare ricerche          Google
            avanzate su          internet                avanzate su
            internet                                     internet
 10.        Considerazioni       Considerazioni finali   Report su un
 lezione    sul corso e          sul laboratorio e sul   processo completo
            questionario         lavoro svolto           di traduzione
            finale               Questionario finale     mediante l'uso
                                 (anonimo)               delle tecnologie
                                                         per la traduzione e
                                                         questionario finale


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     Allo scopo di comprendere la percezione degli studenti riguardo all’uso delle
tecnologie, in questo modulo vengono somministrati due questionari (in
appendice): uno iniziale per raccogliere le opinioni iniziali degli studenti, ed uno
finale per verificare se e in che modo la loro opinione sia cambiata una volta
completato il corso. In questo modo è possibile rilevare se e come gli studenti
usano le tecnologie per la traduzione nel loro percorso di studi, ma anche come
cambia il loro giudizio rispetto all’uso delle tecnologie una volta completato il
laboratorio.
     Il questionario iniziale comprende otto sezioni: i) informazioni biografiche,
ii) informazioni su curriculum di studi e precedenti esperienze lavorative, iii)
conoscenze su tecnologie per la traduzione, iv) conoscenze informatiche e
tecnologiche, v) percezione dell'uso delle tecnologie, vi) autovalutazione delle
proprie competenze, vii) domande sul futuro lavorativo, viii) aspettative sul
laboratorio.
     A completamento del corso, il questionario finale, invece, contiene quattro
sezioni: i) grado di soddisfazione del corso, ii) percezione dell'uso delle
tecnologie, iii) autovalutazione delle proprie competenze, iv) valutazione delle
attività proposte nel laboratorio.
     A titolo esemplificativo si riportano i risultati dei questionari dell’edizione
del laboratorio dell’a.a. 2021-2022 somministrati a una classe di 25 studenti, di
età tra i 22 e i 25 anni, con poca o nessuna precedente esperienza professionale.
Dal questionario iniziale risulta che gli studenti conoscono e utilizzano
principalmente la traduzione automatica (88%), ma che usano le tecnologie per
migliorare la conoscenza delle lingue di studio e per comprendere in linea di
massima il contenuto di un testo in una lingua straniera (80%), e quindi non
tanto come strumenti per tradurre ma piuttosto come strumenti per imparare le
lingue. Gli studenti ritengono, in linea generale, che le tecnologie siano molto
utili (75%). Conoscono una varietà di strumenti come ad esempio Google
Traduttore, DeepL, Reverso Context, Dizionario PONS, Sketch Engine e usano
frequentemente (3 o 4 volte alla settimana) la traduzione automatica e
giornalmente i dizionari elettronici. L’80% ritiene di voler diventare traduttore
professionista e un aspetto interessante riguarda la percezione degli studenti
riguardo all’impatto delle tecnologie: dal questionario emerge infatti che gli
studenti ritengono che tutte le diverse tipologie di tecnologie, dalla traduzione
automatica ai dizionari elettronici, abbiano un impatto considerevole sul lavoro
del traduttore. Ancor più interessante è la propensione all’uso delle tecnologie in
quanto il 91% degli studenti pensa che userà le tecnologie nel proprio futuro
lavorativo.
     Dal questionario finale emerge che la percezione delle tecnologie da parte
degli studenti si è modificata; infatti, la percentuale di studenti che ritiene che si
tratta di tecnologie molto utili è aumentata (84%). Nei grafici di seguito (Figure
10 e 11) è interessante inoltre notare come cambia la percezione degli studenti
rispetto alle tecnologie presentate durante il corso. In particolare, si nota come
cambia il giudizio rispetto alla traduzione automatica, alle memorie di
traduzione, ai database terminologici, e ai corpora online che registrano un
significativo miglioramento alla conclusione del corso.


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            Figura 10. Giudizio sull’utilità delle tecnologie (questionario iniziale).




             Figura 11. Giudizio sull’utilità delle tecnologie (questionario finale).


    Infine, i questionari hanno dato la possibilità di valutare l’efficacia del
laboratorio chiedendo agli studenti quanto ritengono di essere in grado di:

        •    giudicare l'utilità o meno dell'uso di tecnologie di traduzione per uno
             specifico lavoro di traduzione: il 53% ha risposto che forse è in grado
             di giudicarne l’utilità e il 42,3% che è in grado;
        •    svolgere una serie di attività sia prima che dopo il corso (Figure 12 e
             13): la maggior parte degli studenti ritiene a conclusione del corso
             che le capacità di usare le tecnologie in progetti di traduzione siano
             considerevolmente migliorate.




Figura 12. Autovalutazione degli studenti su capacità di svolgere alcune attività nei processi di
                               traduzione (questionario iniziale).




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Figura 13. Autovalutazione degli studenti su capacità di svolgere alcune attività nei processi di
                                traduzione (questionario finale).


    Le attività presentate durante il laboratorio sono state generalmente
apprezzate e nella revisione dell’offerta formativa del corso magistrale di
Traduzione Specialistica si intende rendere accessibile il laboratorio a tutti gli
studenti del corso con l’attribuzione di un maggior numero di CFU.


5. Conclusioni

Le tecnologie per la traduzione sono parte integrante dei processi di traduzione
svolti da professionisti, fornitori di servizi e società ed è quindi necessario che
gli enti preposti alla formazione dei traduttori sviluppino percorsi che integrino
corsi e laboratori finalizzati all’acquisizione di conoscenze su traduzione
automatica e assistita, sui nuovi processi basati sulle tecnologie e sulla loro
valutazione.
     Nel contributo è stato presentato l’approccio alla didattica della traduzione
automatica adottata a L’Orientale di Napoli, introdotta già a partire dai corsi
triennali allo scopo di rendere consapevoli gli studenti su quali competenze
acquisire se nel loro futuro professionale intendono specializzarsi come
traduttori. Improntata a obiettivi formativi diversi a seconda del corso di laurea,
tale didattica è condotta con metodologie didattiche specifiche per il livello di
conoscenze acquisite dagli studenti. La professione di traduttore implicherà
sempre di più l’interazione con le tecnologie, necessitando lo sviluppo della
capacità di “imparare a imparare” per affrontare le sfide future, non così
facilmente prevedibili data la rapida evoluzione delle stesse.
     Quanto realizzato a L’Orientale è basato sulla convinzione che gli studenti
debbano essere accompagnati attraverso un percorso che includa sia aspetti
teorici che pratici, portando progressivamente a una consapevolezza degli
strumenti da utilizzare, dei processi da sviluppare e del proprio ruolo di
traduttore nell’era digitale.
     In futuro saranno condotte ulteriori ricerche riguardo ai migliori approcci
alla didattica della traduzione automatica in funzione sia degli inarrestabili
rapidi cambiamenti tecnologici sia del grado di alfabetizzazione informatica e

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A76                                                                             MONTI


della conoscenza delle tecnologie del linguaggio e della traduzione da parte degli
studenti universitari.


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        Processing, Brussels: Association for Computational Linguistics, 3003-3008,
        https://aclanthology.org/D18-1334/.
------, D. Shterionov and A. Way (2019) “Lost in Translation: Loss and Decay of
        Linguistic Richness in Machine Translation”, in M. Forcada, A. Way, B.
        Haddow and R. Sennrich (eds), Proceedings of Machine Translation Summit
        XVII: Research Track, Dublin: European Association for Machine
        Translation, 222-232, https://aclanthology.org/W19-6622.
Wu, Y., M. Schuster, Z. Chen, Q.V. Le, M. Norouzi, W. Macherey et al. (2016)
        “Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between
        Human and Machine Translation”, Computing Research Repository,
        arXiv:1609.08144, https://arxiv.org/abs/1609.08144.


APPENDICE

Laboratorio di Traduzione Automatica e Assistita - Questionario in entrata a.a.
2020-2021

Informazioni biografiche

    1. Nome
    2. Cognome
    3. Età

Informazioni su curriculum di studi e precedenti esperienze lavorative

    4. Qual è la tua prima lingua di studio?
        (Inglese/Francese/Tedesco/Spagnolo/Russo/Arabo)
    5. Qual è la tua seconda lingua di studio?
        (Inglese/Francese/Tedesco/Spagnolo/Russo/Arabo)
    6. Hai sostenuto esami di informatica? (Si/No)
    7. Hai sostenuto l'esame di informatica umanistica? (Si/No)
    8. Hai sostenuto l'esame di lessicologia informatica? (Si/No)
    9. Hai già avuto esperienze come traduttore? (Si/No)
    10. Se hai risposto sì alla domanda precedente (ho avuto esperienze come
        volontario (ad es. fansubbing/sono stato retribuito)

Conoscenze su tecnologie per la traduzione

    11. Quali dei seguenti strumenti hai utilizzato? [Traduzione automatica]
        [Memorie di traduzione] [Database terminologici] [Dizionari online]
        [Corpora on line] [Strumenti di allineamento] [ambienti collaborativi
        per la traduzione] [tecnologie per il sottotitolaggio (ad es. Amara)]


https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
A80                                                                           MONTI


          [Tecnologie per la localizzazione] [ambienti per la creazione e l'uso di
          corpora]
      12. Se hai risposto positivamente alla precedente domanda indica quale
          strumento o quali risorse hai utilizzato.
      13. Quante volte alla settimana usi le tecnologie per la traduzione? (scala:
          mai/raramente (1-2 volte) /frequentemente (3-4 volte) /tutti i giorni)
          [Traduzione automatica] [Memorie di traduzione] [Database
          terminologici] [Dizionari online] [Corpora on line] [Strumenti di
          allineamento] [ambienti collaborativi per la traduzione] [tecnologie per
          il sottotitolaggio (ad es. Amara)] [Tecnologie per la localizzazione]
          [ambienti per la creazione e l'uso di corpora]
      14. Per quali scopi usi le tecnologie per la traduzione? (Per migliorare le
          conoscenze delle lingue di studio (learning tool)/ Per capire in linea di
          massima i contenuti di una lingua straniera (assimilation tool) Per
          effettuare traduzioni finite (dissemination tool) nei sistemi di
          messaggistica istantanea (CLIM) per cercare su internet informazioni in
          una lingua straniera (CLIR))
      15. Per l'uso di questi strumenti ti sei affidato a: (Tutorial/guide
          utente/autoapprendimento/non uso nessuno strumento)
      16. Come giudichi la tua esperienza nell'uso di risorse e tecnologie per la
          traduzione? (scala: nessuna esperienza/poca esperienza/buona
          esperienza/ottima esperienza) [Traduzione automatica] [Memorie di
          traduzione] [Database terminologici] [Dizionari online] [Corpora on
          line] [Strumenti di allineamento] [ambienti collaborativi per la
          traduzione] [tecnologie per il sottotitolaggio (ad es. Amara)]
          [Tecnologie per la localizzazione] [ambienti per la creazione e l'uso di
          corpora]
      17. Quali social network usi per tenerti informato sulle tecnologie per la
          traduzione e sul mondo professionale? (Facebook/
          Linkedin/Twitter/Instagram/Snapchat/Proz.com/Translators café/Non
          mi informo/Altro)

Conoscenze informatiche e tecnologiche

      18. Che conoscenze hai dei linguaggi di programmazione? (scala: nessuna/
          poca esperienza/ buona esperienza/ ottima esperienza) [Python] [C]
          [C++] [Java] [PhP] [Objective C] [Swift]
      19. Che conoscenze hai dei seguenti strumenti? (scala:
          nessuna/poca/buona/ottima) [Word processor] [Fogli elettronici e
          presentazioni (e.g. Word, Excel, Point)] [uso di E-mail] [Uso di Motori
          di ricerca (Google) per trovare informazioni] [Multimedia authoring
          (iMovie, Movie Maker)] [Digital imaging (fotocamera digitale, scanner)]
          [Graphic editing (Photoshop, Image Ready)] [Registrazione della voce]
      20. Hai un blog o una pagina web? (Sì/No)

Percezione dell'uso delle tecnologie


https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                   A81


    21. Pensi che le tecnologie per la traduzione siano (una minaccia per i
        traduttori/strumenti relativamente utili/strumenti molto utili/non ho
        un’opinione precisa a riguardo/Altro:)
    22. Dai un giudizio sull'utilità delle tecnologie (scala: inutile/poco
        utile/molto utile/indispensabile)[Traduzione automatica] [Memorie di
        traduzione] [Database terminologici] [Dizionari online] [Corpora on
        line] [Strumenti di allineamento][ambienti collaborativi per la
        traduzione] [tecnologie per il sottotitolaggio (ad es. Amara)]
        [Tecnologie per la localizzazione] [ambienti per la creazione e l'uso di
        corpora]
    23. Secondo te qual è l'impatto delle tecnologie della traduzione sulla
        professione del traduttore? (scala: nessuno/poco/buono/molto forte)
        [Traduzione automatica] [Memorie di traduzione] [Database
        terminologici] [Dizionari online] [Corpora on line] [Strumenti di
        allineamento][ambienti collaborativi per la traduzione] [tecnologie per
        il sottotitolaggio (ad es. Amara)] [Tecnologie per la localizzazione]
        [ambienti per la creazione e l'uso di corpora]

Autovalutazione delle proprie competenze

    24. Su una scala da 1-4 valuta quanto sei in grado di svolgere le seguenti
        attività (scala: non so farlo/forse non lo so fare/forse lo so fare/ lo so
        fare) [Realizzare un progetto di traduzione con l'uso di tecnologie]
        [Collaborare in un team di traduzione] [Gestire un progetto di
        traduzione] [Lavorare come freelance nel campo della traduzione]
        [Revisionare traduzioni automatiche] [Avviare una società di
        traduzione]
    25. Pensi di saper giudicare l'utilità o meno dell'uso di tecnologie di
        traduzione per uno specifico lavoro di traduzione? (no/non so/forse/sì)

Futuro lavorativo

    26. Pensi di voler diventare un traduttore professionista? (Sì/No/Forse/Non
        so)
    27. Se hai risposto sì alla domanda precedente, pensi che userai le
        tecnologie per la traduzione? (Sì/No/Forse/Non so)
    28. Se hai risposto sì alla domanda precedente, quando pensi che userai
        strumenti professionali (ad es. Trados Studio)? (li uso già/ tra qualche
        mese/quando mi laureo /quando incomincerò a lavorare/non so/mai)
    29. In quale settore ti vuoi specializzare?

Aspettative sul laboratorio

    30. Cosa ti aspetti da questo laboratorio?
    31. Cosa ti preoccupa o su cosa sei incerto rispetto al laboratorio



https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
A82                                                                               MONTI


Laboratorio di Traduzione Automatica e Assistita - Questionario in uscita a.a.
2020-2021

Grado di soddisfazione del corso

      1. Indica il tuo grado di soddisfazione rispetto al corso (scala: molto
         insoddisfatto/insoddisfatto/soddisfatto/molto soddisfatto): [Esperienza
         complessiva] [Argomenti del corso] [Tecnologie proposte] [Il
         laboratorio (spazio e attrezzature)]
      2. Indica il livello di difficoltà del corso: (troppo facile, facile, appropriato
         per il mio livello, difficile ma gestibile, difficile)
      3. Indica quanto sei d'accordo con le seguenti affermazioni (scala:
         totalmente in disaccordo/in disaccordo/d’accordo/molto d’accordo): [Il
         corso è ben strutturato] [Gli esercizi erano utili] [Ho imparato più di
         quello che mi aspettavo] [Questa esperienza ha contribuito a fornirmi
         delle indicazioni utili per il mio futuro lavorativo] [Le informazioni
         fornite erano chiare]

Percezione dell'uso delle tecnologie

      4. Pensi che le tecnologie per la traduzione siano (una minaccia per i
         traduttori/strumenti relativamente utili/strumenti molto utili/non ho
         un’opinione precisa a riguardo)
      5. Dai un giudizio sull'utilità delle tecnologie (scala: inutile/poco
         utile/molto utile/indispensabile)[Traduzione automatica] [Memorie di
         traduzione] [Database terminologici] [Dizionari online] [Corpora on
         line] [Strumenti di allineamento][ambienti collaborativi per la
         traduzione] [tecnologie per il sottotitolaggio (ad es. Amara)]
         [Tecnologie per la localizzazione] [ambienti per la creazione e l'uso di
         corpora]
      6. Secondo te qual è l'impatto delle tecnologie della traduzione sulla
         professione del traduttore? (scala: nessuno/poco/buono/molto forte)
         [Traduzione automatica] [Memorie di traduzione] [Database
         terminologici] [Dizionari online] [Corpora on line] [Strumenti di
         allineamento][ambienti collaborativi per la traduzione] [tecnologie per
         il sottotitolaggio (ad es. Amara)] [Tecnologie per la localizzazione]
         [ambienti per la creazione e l'uso di corpora]

Autovalutazione delle proprie competenze

      7. A seguito delle attività svolte nel laboratorio, su una scala da 1-4 valuta
         quanto ti senti in grado di svolgere le seguenti attività (scala: non so
         farlo/forse non lo so fare/forse lo so fare/ lo so fare) [Realizzare un
         progetto di traduzione con l'uso di tecnologie] [Collaborare in un team
         di traduzione] [Gestire un progetto di traduzione] [Lavorare come
         freelance nel campo della traduzione] [Revisionare traduzioni
         automatiche] [Avviare una società di traduzione]
https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
PER UNA DIDATTICA DELLA TRADUZIONE AUTOMATICA                                   A83


    8. Pensi di saper giudicare l'utilità o meno dell'uso di tecnologie di
       traduzione per uno specifico lavoro di traduzione? ￼(no/non so/forse/sì)

Valutazione delle attività proposte nel laboratorio

    9. Il laboratorio ha soddisfatto le tue aspettative?
    10. Come confronteresti il laboratorio con le altre classi del tuo corso di
        laurea? Fornisci degli esempi.
    11. Cosa è stato più utile?
    12. Cosa cambieresti?
    13. Cosa vorresti approfondire ulteriormente?
    14. Hai qualche suggerimento da dare per la prossima edizione del
        laboratorio?
    15. Conosci qualche strumento che hai individuato autonomamente e
        vorresti segnalare?
    16. Ti interesserebbe seguire dei percorsi professionalizzanti (master) sulle
        tecnologie per la traduzione? (sì/forse/non so/no)




https://doi.org/10.6092/issn.1974-4382/18787
