Диссертация (1148644), страница 43
Текст из файла (страница 43)
Для того чтобы все члены таблицы 15 быливыражены в одинаковой размерности, произведём операцию стандартизацииматрицы данных. Для этого рассчитаем средние значения и среднеквадратическиеотклонения (СКО) каждого параметра. Для вычисления СКО используемследующую формулу:Получим следующие значения (таблица 23):Таблица 23.Средние значения и СКО рабочего словаря параметров№1.параметрОшибки выбора лексического эквивалентасреднее74,142СКО20,07821. Ошибки при переводе сложной или осложнённойсинтаксической единицы41. Калькирование синтаксиса ИТ45. Пунктуационные ошибки46. Ошибки в написании заглавной и строчной буквы50.
Необоснованное многословие10,2855,28217,14226,57114,28554,4287,1977,9137,91017,89652. Синтаксическая двузначность56. Нарушение требований оформления ТП5,57168,8573,30941,204Стандартизация заключается в замене элементов матрицы на значения,получаемые по формуле:261где σ — среднеквадратичное отклонение, x- количество ошибок студента попараметру, ͞х– среднеарифметическое ошибок по всем студентам по параметру.Сформируем сводную таблицу со стандартизированными значениями, вкоторую внесём полученные результаты (таблица 24):Таблица 24.
Стандартизированные значения, средние значения и СКО№c1c2c3c4c5c6c71.1,2381,188-0,6540,391-0,007-1,351-0,80321.-1,000-0,243-0,4321,271-0,054-1,0001,46041.1,0915908-0,43663630,1190826-0,0198471-1,54807421,3694502-0,57556645.-0,072-1,8411,1910,5590,812-0,324-0,32446.1,101-0,036-0,6681,607-0,541-0,288-1,17350.1,037-0,8620,0870,7581,037-0,582-1,47652.0,733-0,172-0,7761,942-0,474-0,776-0,47456.-0,506-0,651-0,190-0,384-0,3122,236-0,190СреднееСКОСумма Ранг3,6236-3,0552-1,32436,1257-1,0874-0,7205-3,560103,5619Путём суммирования значений по строкам получим стандартизованные суммыотклонений числа ошибок каждого студента от средней по группе.
Они лежат винтервале от -3,562 до +6,125. Таким образом, мы можем ранжировать студентов покачеству выполненных ими переводов, что позволяет применить принцип отбораnumerus clausus, а также провести процедуру оценивания на основе принятой вроссийской системе образования пятибалльной системы. Для этого сделаеминтервалы, равные СКО. И получим следующие оценки студентов и следующиеинтервалы:интервал (3,56 ̶ ∞) – 2 балла (неудовлетворительно): студент 1, студент 4;интервал (0 – 3,56) – 3 балла (удовлетворительно): нет студентовинтервал (0 ̶ -3,56) – 4 балла (хорошо): студент 2, студент 3, студент 5,студент 6;интервал (-3,56 ̶ ∞) – 5 баллов (отлично): студент 7.262Необходимо отметить, что данные оценки полностью совпадают с оценками,которые получили студенты на основе субъективных суждений проверяющегопреподавателя, а также отражают картину успеваемости по итогам промежуточнойаттестации.Использование данного метода позволяет производить оценивание подвадцатибалльной, стобалльной шкалам.
Такие варианты выставления оценокнаиболее приближены к количественным системам ОКП, которые используются дляаттестации профессиональных переводчиков (таблица 25):Таблица 25. Оценивание студентов по двадцатибалльной и стобалльнойшкаламоценкачисловойинтервал13,2052,8492,4932,1371,7801,4241,0680,7120,3560-0,356-0,712-1,068-1,424-1,780-2,137-2,493-2,849-3,205-3,561234567891011121314151617181920студентоценкастудент 1,студент 412345…10…5051…606162…6566…6970…9394…99100студент 6студент 5студент 3студент 2студент 7числовойинтервал3,4903,4193,3483,2763,205…2,8490-0,071-0,712-0,783-0,854-1,068-1,139-1,353-1,424-3,063-3,134-3,490-3,561студентстудент 1,студент 4студент 6студент 5студент 3студент 2студент 7Как следует из приведённой выше таблицы, оценки по разным шкалам даютодинаковыйрезультат с учётом разных диапазонов оценивания.
Такимобразом,оценилимыкачествостуденческихработпопятибалльной,263двадцатибалльной и стобалльной шкалам на основе статистико-вероятностныхметодов, не прибегая к процедуре субъективных суждений.Применив указанный метод ранжирования возможно также распределить всетексты переводов по качеству от лучшего к худшему.Таким образом, применив методы анализа данных, мы выявили восемьнаиболее информативных параметров ОКП и на основе данных параметров провелиранжирование студентов экспериментальной группы по качеству выполненных имипереводов по пяти-, двадцати- и стобалльной шкалам.3.
6. Выводы к Главе 3Важнейшим этапом разработки объективного метода оценивания качестваперевода, а также детального исследования проблем параметризации ОКП, сталоформированиеаприорногословаряпараметров,описывающегонарушенияцентральных категорий ОКП – эквивалентности и адекватности. В ходеформированиясловарябылопроанализированоболее200параметров,представляющих собой переводческие ошибки. Дальнейшая обработка данныхвключала унификацию терминологии и детальный разбор ошибок, для которогобыло проанализировано более ста текстов переводов, выполненных студентами ипрофессиональными переводчиками.
В завершение данной работы был полученаприорный словарь, состоящий из 31 параметра, характеризующего нарушенияэквивалентности, и 25 параметров, характеризующих нарушения адекватности,всего 56 параметров качества перевода. Дальнейшее уменьшение параметрическогопространства не представлялось возможным на основе субъективных методов, т.
к. воснове своей не отличалось бы от систем отбора параметров ОКП, используемыхранее в количественных системах, неэффективность которых была показана в главах1.2. и 2.4. Поэтому для дальнейшего формирования рабочего набора наиболееинформативныхпараметровкачествапереводаиспользовалисьстатистико-вероятностные методы. Их применение требовало проведения лингвистического264эксперимента с целью получения эмпирических экспериментальных данных,который продлился, в общей сложности, 60 академических часов. Для проведенияэксперимента было сформировано три группы из семи студентов (что соответствуетсредней наполняемости языковых групп иностранных отделений) переводческихотделений.
В ходе эксперимента каждый студент, входящий в группу, должен былперевести 30 текстов объёмом в 2 300 – 3000 печатных знаков с французского языкаВ завершение эксперимента были обработаны 210 письменных работ студентов.Обработка включала выявление и систематизацию всех ошибок, допущенных впереводах, в соответствии с априорным словарём параметров. Таким образом, длякаждого из 30 текстов была сформирована таблица ошибок. Дальнейшая обработкаданных была нацелена на уменьшение размерности параметрического пространства.Как следует из априорного словаря параметров, их количество значительнопревышает оптимально удобное для практического применения.
Для формированиянабора информативных параметров использовалась схема Бонгарда, исходя изкоторой на первом этапе была вычислена релевантность параметров по t-критериюСтьюдента, а на втором этапе исследованы корреляционные связи параметров. Витоге было получено 8 наиболее информативных параметров ОКП, среди которых 2параметра эквивалентности и 6 параметров адекватности. Решение основнойпроблемы ОКП – отбора объективных параметров оценки – стало возможнымблагодаря применению объективных статистических методов.На основе сформированного рабочего словаря параметров было проведенооценивание качества переводов экспериментальной группы студентов с помощьюстатистических методов ранжирования по пятибалльной, двадцатибалльной истобалльной шкалам.
Таким образом, в процессе оценивания удалось совместить двапринципа, использующихся в зарубежных странах и в нашей стране, – принципnumerus clausus и балльно-рейтинговую систему, а человеческий фактор былполностью исключён из процесса оценивания. При этом необходимо особо265отметить, что результаты оценивания на основе статистико-вероятностных методовполностью совпали с показателями промежуточной аттестации студентов.Итак, в ходе исследования был проведён подробный анализ параметровкачества перевода на основе критериев эквивалентности и адекватности, после чегобыл выдвинут и обоснован квантитативно-системный подход к ОКП, которыйсводит к минимуму субъективные факторы, присущие процессу оценивания.Данный подход может быть рекомендован для практического применения в рамкахобучениянавыкамписьменногоперевода,длявыявлениякомпетенциипрофессиональных переводчиков, а также для применения в различных сферахдеятельности, где требуется объективное суждение о качестве перевода.ЗаключениеПроцесс оценивания неизбежно связан с субъективными умозаключениями.Однако в то время, как оценка в педагогике и в иных гуманитарных наукахпредставляет собой выраженное в числовом эквиваленте суждение преподавателяили оценивающего эксперта о качестве выполненной работы, то в математическойстатистике оценка – это метод расчёта параметра по наблюдениям.
Очевидно, чтодля объективного оценивания качества работы необходимо как можно большеопираться на подход математической статистики. Организация процесса оцениваниятаким образом, при котором оценивающий эксперт только предоставляет сведенияоб объекте, подлежащем оцениванию, а дальнейшая работа проводится с помощьюрасчётов, является наиболее оптимальной и объективной.Проблема оценки качества текстов переводов стоит сегодня очень остро. Вобстоятельствахрасширяющейсяглобализацииитесногомеждународногосотрудничества, она обусловлена в первую очередь необходимостью быстроговыявления качества переводов в условиях, не требующих особой организации. Приэтом, суждение о качестве перевода должно быть объективным. Тем не менее,предложенные к настоящему моменту подходы к ОКП не удовлетворяют данным266требованиям.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
