Araştırma makalesi

Yapay Zeka Destekli Çeviri Desteğinin İngilizce Kurslarına Entegre Edilmesi: Çeviri Doğruluğu, Algılanan Stres ve Kaygı Üzerindeki Etkiler

DOI:

10.3791/69987

⸱

9 Haziran 2026

1College of Humanities and Arts, Civil Aviation Flight University of China

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, yapılandırılmış yapay zeka destekli çeviri desteğinin İngilizce derslerine nasıl entegre edilebileceğini, çeviri doğruluğunu artırırken yükseköğretim öğrencileri arasında algılanan stres ve kaygıyı azaltabileceğini inceliyor.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İngilizce çeviri yetkinliği yükseköğretimde önemli bir akademik beceridir, ancak birçok öğrenci çeviri görevleri sırasında önemli dilsel zorluk, bilişsel yük ve psikolojik baskı yaşar. Bu karma yöntemli çalışma, İngilizce derslerine entegre edilmiş yapılandırılmış yapay zeka destekli çeviri desteğinin üniversite öğrencileri arasında çeviri doğruluğu, algılanan stres ve kaygı değişiklikleriyle ilişkili olup olmadığını inceledi. Toplamda 525 lisans ve lisansüstü öğrenci, sekiz haftalık bir eğitim müdahalesine katıldı. Başlangıç ve müdahale sonrası değerlendirmeler arasında bir çeviri doğruluk testi, Algılanan Stres Ölçeği ve Genelleştirilmiş Anksiyete Bozukluğu-7 ölçeği yer aldı. Nicel analiz, eşleştirilmiş karşılaştırmalar, korelasyon analizi, regresyon analizi ve grup tabanlı karşılaştırmalar kullanılarak yapıldı ve öğrencilerin öğrenme deneyimlerini incelemek için nitel mülakatlarla tamamlandı. Müdahaleden sonra, katılımcılar çeviri doğruluğunda iyileşme ve algılanan stres ile kaygı seviyelerinin azaldığını gösterdiler. Daha yüksek alet kullanımı daha iyi çeviri performansıyla ilişkilendirildi, ancak çalışma tasarımı güçlü nedensel çıkarımı desteklememektedir. Nitel bulgular, yapılandırılmış araç destekli uygulamanın bilişsel aşırı yükü azaltmaya, revizyon süreçlerini desteklemeye ve çeviri görevlerine katılımı artırmaya yardımcı olduğunu ayrıca göstermiştir. Bu bulgular, yapay zeka destekli çeviri desteğinin İngilizce derslerine entegre edilmesinin, öğrenci refahını desteklerken çeviri performansını güçlendirmek için pratik bir öğretim yaklaşımı sunabileceğini göstermektedir. Çalışma, teknolojiyle güçlendirilmiş çeviri pedagojisi üzerine güncel tartışmalara ampirik kanıtlar katmakta ve yükseköğretim bağlamları için uyarlanabilir bir öğretim çerçevesi sunmaktadır.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İngilizce çeviri yetkinliği, üniversitelerin öğrencileri küresel akademik değişim, uluslararası mesleki iletişim ve kültürlerarası bilgi üretimine hazırlamayı amaçlamasıyla yükseköğretimde giderek daha önemlihale gelmiştir. Yine de çeviri tamamen dilsel bir çalışma değildir. Ayrıca bağlamsal yargı, kültürel arabuluculuk ve sürekli bilişsel kontrol gerektirir, bu da birçok öğrenen için zorlu bir akademik çalışma biçimiyapar 2. Sınıf ortamlarında, bu talepler genellikle önemli bir baskı yaratır; özellikle dilbilim, edebiyat ve uluslararası çalışmalar gibi disiplinlerdeki öğrenciler için; çeviri görevleri performans değerlendirmesi ve akademik kimlikle yakındanbağlantılıdır 3. Geleneksel çeviri eğitimi, pedagojik olarak değerli olsa da, öğrencilerden karmaşık kaynak metinleri sınırlı anlık destekle yönetmeleri beklendiğinde zaman alıcı, bilişsel olarak yük ve psikolojik olarak yorucuhale gelebilir 4.

Yapay zeka destekli dil teknolojilerindeki son gelişmeler, bu öğretim zorluklarını ele almak için yeni fırsatlaryaratmıştır 5. Çeviri öğreniminde, bu tür araçlar hızlı sözcüksel, sözdizimsel ve anlamsal destek sağlayarak öğrencilerin taslak ve revizyon 6 sırasında belirsizliği azaltmalarına yardımcı olabilir. İngilizce'yi yabancı dil bağlamında yapılan bazı çalışmalar, teknoloji destekli öğrenmenin dil performansını iyileştirebileceğini, öğrenenlerin özgüvenini güçlendirebileceğini ve zorlu görevler sırasında duygusal düzenlemeyi destekleyebileceğiniöne sürmüştür 7,8. Aynı zamanda, mevcut literatür, otomatik çıktıya aşırı bağımlılık, eleştirel katılımın azalması ve bu araçların resmi öğrenme ortamlarına getirildiğinde öğretmen rehberliğine devam eden ihtiyaç konularında endişeleri de gündemegetirmiştir 9. Sonuç olarak, yapay zeka destekli çeviri desteğinin eğitim değeri yalnızca çıktı verimliliği açısından anlaşılamaz. Ayrıca, bu desteğin nasıl yapılandırıldığı, öğrencilerin onunla nasıl etkileşimde bulunduğu ve hem performansı hem de öğrenme sırasında psikolojik deneyimi nasıl şekillendirdiği açısından da incelenmelidir.

Yapay zeka destekli çeviriye artan ilgiye rağmen, mevcut literatürde önemli bir boşluk hâlâ devam etmektedir. Mevcut araştırmaların çoğu ya çeviri kalitesine ya da eğitim teknolojisine yönelik genel tutumlara odaklanmışken, nispeten az sayıda çalışma akademik ve psikolojik sonuçları açıkça yapılandırılmış bir sınıf müdahalesi içinde birlikteincelemiştir 10. Özellikle, üniversite İngilizce derslerinde yapay zeka destekli çeviri desteğinin rehberli kullanımının yalnızca çeviri doğruluğunu artırmakla kalmayıp artırmadığına, aynı zamanda uzun süreli eğitim süresince algılanan stres ve kaygının azalmasıyla ilişkili olup olmadığına dair sınırlı kanıt mevcuttur. Bu boşluk önemlidir çünkü bu tür araçların pedagojik değeri sadece öğrencilerin daha iyi çeviri üretip üretmediğine değil, aynı zamanda öğrenme sürecinin daha yönetilebilir, kendinden emin ve eğitimsel olarak sürdürülebilir olup olmamasına da bağlıdır.

Buna uygun olarak, mevcut çalışma, sekiz haftalık bir süre boyunca üniversite düzeyindeki İngilizce derslerine yapılandırılmış yapay zeka destekli çeviri desteğinin entegrasyonunu araştırmıştır. Çalışmanın iki amacı vardı: birincisi, öğrencilerin çeviri doğruluğu, algılanan stres ve kaygısının müdahale sonrası değişip değişmediğini incelemek; ve ikinci olarak, araç kullanım kalıplarının çeviri performansı ve öğrenci deneyimiyle ilişkili olup olmadığını araştırmak. Ayrıca, rehbersiz araç maruziyeti yerine yapılandırılmış uygulamanın daha iyi çeviri sonuçları ve daha olumlu psikolojik yanıtlarla ilişkilendirileceğini bekledik. Çalışmanın yeniliği, bilişsel ve psikolojik boyutların tek bir öğretim tasarımı içinde birleştirilmesiyle yatıyor; hem nicel değerlendirme hem de nitel sorgulama kullanılarak yapay zeka destekli çevirinin gerçek sınıf uygulamasında işlevleri nasıl desteklediğini inceliyor.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, Çin Sivil Havacılık Uçuş Üniversitesi Beşeri Bilimler ve Sanatlar Fakültesi bünyesinde ders ortamında toplanan kimliği kaldırılmış eğitim verileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Analitik veri setine doğrudan tanımlanabilir kişisel bilgi dahil edilmedi. Tüm katılımcılara çalışma amacı ve prosedürleri bildirildi ve katılımdan önce yazılı bilgilendirilmiş onayı alındı. Katılım gönüllüydü ve araştırma bileşeninden katılmamak veya çekilmek, derse katılım, notlar veya düzenli eğitime erişimi etkilemezdi. Çin Sivil Havacılık Uçuş Üniversitesi'nin uygulanabilir araştırma uygulama çerçevesi kapsamında, kimliği silinmiş minimum riskli eğitim verilerine dayalı çalışmalar resmi etik inceleme gerektirmeyebilir. Tüm kimliği değiştirilmiş materyaller, yalnızca araştırma ekibinin erişebileceği şifre korumalı dosyalarda saklanıyordu. Etik ve katılımcı akışı Şekil 1'de gösterilmiştir.

1. Katılımcı katılımı ve temel profilleme

Üniversite İngilizcesi veya çeviri ile ilgili derslerden toplam 525 öğrenci seçildi. Dilbilim, edebiyat ve uluslararası çalışmalar gibi disiplinlerden lisans ve lisansüstü öğrenciler dahil edildi. Tüm gönüllüler kayıttan önce tarandı. Yalnızca şu anda İngilizce veya çeviri dersi alan ve kurumsal yerleştirme kayıtları, önceki ders çalışmaları veya eşdeğer akademik kanıtlara dayalı en az orta düzeyde İngilizce yeterliliğine sahip öğrenciler dahil edildi. Önemli profesyonel çeviri deneyimine sahip öğrenciler dışlandı. Yaş, cinsiyet, akademik seviye, çalışma alanı, yapay zeka destekli çeviri desteğiyle önceki deneyimler ve araç kullanım temel sıklığı kaydedildi. Katılımcı özellikleri Tablo 1'de sunuldu.

2. Öğretim tasarımı ve müdahale iş akışı

Geleneksel çeviri eğitimi birincil öğretim olarak kaldığı ve yapay zeka destekli çeviri desteğinin yapılandırılmış ek bir iskele olarak kullanıldığı sekiz haftalık bir sınıf müdahalesi uygulandı. 0. haftada temel değerlendirme tamamlandı. 1. haftadan 8. haftaya kadar her hafta bir çeviri görevi verildi ve tüm katılımcıların aynı öğretim disisini takip etmesi gerekiyordu. 8. haftanın sonunda, başlangıç seviyesinde kullanılan değerlendirme bataryası tekrarlandı. Nicel aşamadan sonra, amaçlı olarak seçilmiş bir alt grupla yarı yapılandırılmış mülakatlar yapıldı. Genel iş akışı Şekil 2'de gösterilmiştir.

3. Temel değerlendirme

Tüm temel ölçümler, aynı talimatlar ve zamanlama koşulları altında denetimli sınıf ortamında uygulandı. Yaklaşık 300 kelimelik bir kaynak metne dayalı bir çeviri görevi kullanıldı. Öğrencilerin sözcük doğruluğu, sözdizimi kontrolü, anlamsal sadıklık ve bağlamsal anlayış göstermeleri gerekecek şekilde hem literal hem de kültürel olarak incelikli bölümler içeren bir pasajseçildi. Dış aletlerin kullanımı temel testlerde yasaklanmıştır. Tüm tamamlanmış senaryolar notlanmadan önce anonimleştirildi. Her yazı, iki eğitimli dereceleyici tarafından, sözcük doğruluğu, dilbilgisel ve sözdizimi uygunluğu, anlamsal tamlık ve kültürel bağlamlandırmayı kapsayan bir rubrik kullanılarak bağımsız olarak puanlandı. Puan tutarsızlığı önceden tanımlanmış tolerans aralığını aşarsa, bir uzlaşma puanına ulaşılana kadar tartışma gerekti.

Çeviri görevinden sonra, standart prosedüre göre 10 maddelik Algılanan Stres Ölçeği uygulandı ve puanlandı; daha yüksek puanlar daha yüksek algılanan stres13'ü gösteriyordu. Daha sonra 7 maddelik Genelleştirilmiş Anksiyete Bozukluğu ölçeği uygulandı ve yayımlanan yöntemle puanlandı; daha yüksek puanlar daha yüksek anksiyeteşiddetini 14 gösterdi. Son olarak, beş noktalı bir Likert formatı kullanılarak kısa bir çeviri-güven ölçümü uygulandı. Temsil eden öğeler, puan aralıkları ve değişken tanımları Tablo 2'de sunulmuştur.

4. Yapay zeka destekli çeviri desteğinin haftalık standartlaştırılmış entegrasyonu

Her müdahale haftasında, türde ve zorluk açısından diğer haftalık görevlere mümkün olduğunca yakın bir çeviri görevi verildi. Öğrencilerin her hafta aynı sırayla görevi tamamlaması gerekiyordu. İlk olarak, kaynak metin bağımsız olarak okundu ve zor sözcük öğeleri, sözdizimi yapıları veya kültürel yüklü ifadeler işaretlendi. İkinci olarak, beklenen çeviri sorunlarını anlatan ilk taslak veya kısa bir not hazırlandı. Üçüncü olarak, onaylanmış yapay zeka destekli çeviri sistemlerine yalnızca taslak hazırlama ve revizyon sırasında danışılmasına izin verildi. Düzenlenmemiş makine üretiminin doğrudan gönderilmesine izin verilmedi.

Öğrenciler, her hafta tutulan veya reddedilen makine önerilerini aynı dört kriterle değerlendirmeleri gerekti: sözcüksel uyum, sözdizimsel doğusallık, söylem tutarlılığı ve kültürel uygunluk. Her haftalık görev için işaretlenmiş kaynak metnin, makine destekli taslağın ve son revize edilmiş çevirinin sunulması gerekiyordu. Başvurudan sonra, her hafta aynı sorularla yapılandırılmış bir akran tartışması düzenlendi; böylece öğrenciler otomatik çıktının nerede faydalı, yanıltıcı, aşırı literal veya bağlamsal olarak uygun olmadığını açıkladılar. Bu tasarım, makine çevirisinin en çok eğitimsel olarak en faydalı olduğunu gösteren mevcut kanıtları takip etti; bu da insan yargısının yerine kullanılmak yerine rehberli karşılaştırma ve revizyona dahil edildiğindekullanıldı.

5. Araç kullanımını izleme ve kategorize etme

Yapay zeka destekli araç kullanımı sekiz haftalık müdahale boyunca takip edildi. Her haftalık ödevden sonra, katılımcılardan otomatik desteğin kullanılıp kullanılmadığını, hangi işlevi gördüğünü, ne sıklıkla danışıldığını ve çeviri sürecine hangi aşamada girdiğini bildiren kısa bir çevrimiçi kullanım kaydı doldurmaları gerekiyordu. 1. haftada katılımcıların çalışma boyunca aynı raporlama kriterlerini kullanması için standartlaştırılmış yanıt kategorileri sağlandı. 8. Hafta sonunda haftalık kayıtlar toplandı ve genel kullanım sıklığı günlük, haftalık veya ara sıra kullanım olarak sınıflandırıldı. Bu kategorilerin operasyonel tanımları Şekil 3'te gösterilmiştir.

6. Müdahale sonrası değerlendirme

8. haftanın sonunda, başlangıçta kullanılan aynı değerlendirme bataryası tekrarlandı. Müdahale sonrası bir çeviri metni, uzunluk, tür ve zorluk açısından temel metne mümkün olduğunca yakın şekilde eşleştirildi. Uygulama koşulları, zamanlama, puanlama rubrikası ve değerlendirici iş akışı temel prosedürlerle tutarlı tutuldu. Aynı Algılanan Stres Ölçeği, aynı Genelleştirilmiş Anksiyete Bozukluğu ölçeği ve aynı çeviri-güven ölçüsü, başlangıçta kullanılan aynı sırayla uygulandı.

7. Niteliksel mülakat prosedürleri ve tematik analiz

Müdahale sonrası değerlendirmeden sonra, 40 öğrenci yarı yapılandırılmış mülakatlar için amaçlı olarak seçildi; böylece cinsiyet, akademik seviye ve yapay zeka destekli çeviri desteği deneyimlerinde farklılık sağlandı. Mülakatlar, tüm katılımcılar için aynı mülakat rehberi kullanılarak yüz yüze veya onaylanmış bir çevrimiçi toplantı formatı aracılığıyla gerçekleştirildi. Araç kullanım stratejileri, algılanan bilişsel yük, güven değişiklikleri, makine çıktısının değerlendirilmesi ve aşırı bağımlılık endişeleri hakkında sorular soruldu. Tüm röportajlar katılımcı onayı ile sesli kaydedildi ve kelimesi kelimesine transkribe edildi.

Transkriptler tematik analizle analiz edildi. İki araştırmacıdan tüm transkriptleri bağımsız olarak okumaları, ilk kodları oluşturmaları, kodlama çıktılarını karşılaştırmaları, örtüşen kodları birleştirmeleri ve aday temaları tekrar gözden geçirerek geliştirmeleri istendi. İlk kodlama aşamasından sonra, değerlendiriciler arası anlaşma hesaplandı ve Cohen'in kappa'sı rapor edildi. Analitik mantık, nitel araştırmada tematik analiz için belirlenmiş prosedürleritakip etti 16.

8. Nicel ve karma yöntem analizi

Katılımcı özellikleri ve temel puanları özetlemek için betimleyici istatistikler kullanıldı. Eşli örneklem karşılaştırmaları, translasyon doğruluğu, algılanan stres, kaygı ve özgüven farklarını test etmek için kullanıldı. Birden fazla regresyon modelleri, müdahale sonrası çeviri doğruluğunu belirleyen tahmincileri belirlemek için kullanıldı; temel performans, yapay zeka destekli araç kullanım sıklığı ve psikolojik değişkenler bağımsız değişken olarak girildi. Ki-kare testleri kullanım kategorileri ile kategorik sonuçlar arasındaki ilişkileri incelemek için kullanıldı ve Pearson korelasyon katsayıları çeviri doğruluğu, kullanım sıklığı, algılanan stres, kaygı ve özgüven arasındaki ilişkilerin yönü ve gücünü değerlendirmek için kullanıldı. İstatistiksel anlamlılık iki kuyruklu testle alfa = 0.05 olarak belirlendi. Nicel ve niteliksel bulgular, standart karma yöntemler prosedürlerine göre yorumlama aşamasındaentegre edilmiştir 17.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Birincil sonuçlar

Bu çalışmanın temel amacı, sekiz haftalık müdahale döneminde çeviri doğruluğu, algılanan stres, kaygı ve çeviri güveninin değişip değişmediğini belirlemekti. 525 katılımcıya dayalı analizler, dört ana sonuç değişkeninin tamamında ön-post-farkların belirgin olduğunu gösterdi. Tablo 3'te gösterildiği gibi, dönüşüm doğruluğu başlangıçta 68,45'ten (SD = 8,12) müdahale sonrası 82,76'ya (SD = 6,95) yükseldi. Algılanan stres 21,34'ten (SD = 5,02) 16...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Mevcut çalışma, üniversite İngilizce derslerinde çeviri destek araçlarının yapılandırılmış kullanımının, çeviri performansı ve psikolojik sonuçlardaki sekiz haftalık değişikliklerle ilişkili olup olmadığını inceledi. Sonuçlar, dört ana sonuçta da belirgin pre-post farklılıklarını gösterdi. Müdahaleden sonra çeviri doğruluğu arttı, algılanan stres ve kaygı azaldı, çeviri güveni ise arttı. İkincil analizler ayrıca, müdahale sonrası çeviri doğruluğunun başlangıç performansı, kullanım sıklığ...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Uygulanamaz.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
AI destekli çeviri ve dil destek platformuOpenAI (web)Web hizmeti; çalışma programına göre erişimHaftalık taslak hazırlama ve revizyon görevleri sırasında çeviri önerileri ve dil geri bildirimleri oluşturmak için kullanılır
Bilgisayar iş istasyonları / dizüstü bilgisayarlarKurumsal olarak mevcut ekipmanEşdeğer kabul edilebilirÇeviri görevleri, veri girişi, kodlama ve istatistiksel analiz için kullanılır
Dijital ses kaydedici / kayıt cihazıKurumsal olarak mevcut ekipmanEşdeğer kabul edilebilirGerekli olduğunda görüşmeleri kaydetmek için kullanılır
Genelleştirilmiş Anksiyete Bozukluğu ölçeği (7 madde)Orijinal geliştiriciler: Spitzer ve ark.Standart araçKaygıyı değerlendirmek için başlangıç ve müdahale sonrası kullanılır
Transkripsiyon ve kontrol için kulaklıklarKurumsal olarak mevcut ekipmanEşdeğer kabul edilebilirTranskripsiyon ve kod kontrolü sırasında kullanılır
Çevrimiçi çeviri platformuGoogle LLC (web)Web hizmeti; çalışma programına göre erişimMüdahale sırasında ek çeviri desteği kaynağı olarak kullanılır
Algılanan Stres Ölçeği (10 madde)Orijinal geliştiriciler: Cohen ve ark.Standart araçAlgılanan stresi değerlendirmek için başlangıç ve müdahale sonrası kullanılır
Niteliksel kodlama yazılımıQSR InternationalVersiyon 14Görüşme analizi sırasında tematik organizasyon ve kodlama desteği için kullanılır
İstatistiksel analiz yazılımıIBM Corp.Versiyon 31Tanımlayıcı istatistikler, eşleştirilmiş örneklem testleri, regresyon, ki-kare testleri ve Pearson korelasyonları için kullanılır
Çeviri doğruluk kaynak metinleriÇalışma tarafından geliştirilmiştirVersiyon 1.0Yaklaşık olarak 300 kelimelik uzunluk ve zorluk bakımından eşleşen pasajlar
Çeviri güven ölçeğiÇalışma tarafından geliştirilmiştirVersiyon 1.05 puanlık Likert formatını kullanan üç maddeden oluşan öz-rapor ölçeği
Çeviri puanlama ölçütüÇalışma tarafından geliştirilmiştirVersiyon 1.0Dört analitik alan: sözcüksel doğruluk, dilbilgisel/sözdizimsel uygunluk, anlamsal doğruluk, kültürel bağlamsallaştırma
Haftalık kullanım kaydıÇalışma tarafından geliştirilmiştirŞablon v1.0Görev aşaması, sıklığı ve destek aracı kullanımının işlevini kaydetmek için kullanılır

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Molnár, O. Evolving L2 translation competence in light of technological turn. Acta Universitatis Carolinae Philologica. 2025 (2), 57-73 (2025).
  2. Jia, J., Wei, Z., Cheng, H., Wang, X. Translation directionality and translator anxiety: Evidence from eye movements in L1-L2 translation. Front Psychol. 14, 1120140(2023).
  3. Chen, T. The interplay between psychological well-being, stress, and burnout: Implications for translators and interpreters. Heliyon. 9 (8), e18589(2023).
  4. Chmiel, A., Kajzer-Wietrzny, M., Koržinek, D., Jakubowski, D., Janikowski, P. Syntax, stress and cognitive load, or on syntactic processing in simultaneous interpreting. Transl Cogn Behav. 7 (1), 22-47 (2024).
  5. Kruk, M., Kałużna, A. Investigating the role of AI tools in enhancing translation skills, emotional experiences, and motivation in L2 learning. Eur J Educ. 60 (1), e12859(2025).
  6. Xu, S., Su, Y., Liu, K. Investigating student engagement with AI-driven feedback in translation revision: A mixed-methods study. Educ Inf Technol. 30 (12), 16969-16995 (2025).
  7. Du, J., Daniel, B. K. Transforming language education: A systematic review of AI-powered chatbots for English as a foreign language speaking practice. Comput Educ Artif Intell. 6, 100230(2024).
  8. Shao, S. The role of AI tools on EFL students’ motivation, self-efficacy, and anxiety: Through the lens of control-value theory. Learn Motiv. 91, 102154(2025).
  9. Pratiwi, H., Riwanda, A., Hasruddin, H., Sujarwo, S., Syamsudin, A. Transforming learning or creating dependency? Teachers' perspectives and barriers to AI integration in education. J Pedagog Res. 9 (2), 127-142 (2025).
  10. Abdallah, N., et al. Systematic review of ChatGPT in higher education: Navigating impact on learning, well-being, and collaboration. Soc Sci Humanit Open. 12, 101866(2025).
  11. Ren, X., Wang, R. Integrating human-AI collaboration into translation education: A comprehensive protocol for assessment, diagnosis, and strategy development. PLoS One. 20 (12), e0338089(2025).
  12. Mariana, V., Cox, T., Melby, A. The Multidimensional Quality Metrics (MQM) Framework: A new framework for translation quality assessment. J Spec Transl. 23, 137-161 (2015).
  13. Cohen, S., Williamson, G. Perceived stress in a probability sample of the United States. The Social Psychology of Health. Spacapan, S., Oskamp, S. , 31-67 (1988).
  14. Spitzer, R. L., et al. A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: The GAD-7. Arch Intern Med. 166 (10), 1092-1097 (2006).
  15. Urlaub, P., Dessein, E. Machine translation and foreign language education. Front Artif Intell. 5, 936111(2022).
  16. Braun, V., Clarke, V. Using thematic analysis in psychology. Qual Res Psychol. 3 (2), 77-101 (2006).
  17. Fetters, M. D., Curry, L. A., Creswell, J. W. Achieving integration in mixed methods designs principles and practices. Health Serv Res. 48 (6 Pt 2), 2134-2156 (2013).
  18. Deng, R., et al. Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis of experimental studies. Comput Educ. 227, 105224(2025).
  19. Wang, S., et al. Artificial intelligence in education: A systematic literature review. Expert Syst Appl. 252, 124167(2024).
  20. Dos, I. A systematic review of research on ChatGPT in higher education. Eur Educ Res. 8 (2), 59-76 (2025).
  21. Li, Y., Zhou, X., Chiu, T. K. F. Systematics review on artificial intelligence chatbots and ChatGPT for language learning and research from self-determination theory (SDT): What are the roles of teachers? Interact Learn Environ. 33 (3), 1850-1864 (2025).
  22. Annamalai, N., Nasor, M. Exploring ChatGPT in education: Unveiling learners’ experiences through the lens of self-determination theory. Smart Learn Environ. 12 (1), 59(2025).
  23. Mogavi, R. H., et al. ChatGPT in education: A blessing or a curse? A qualitative study exploring early adopters’ utilization and perceptions. Comput Hum Behav Artif Humans. 2 (1), 100027(2024).
  24. Lin, H., Chen, Q. Does artificial intelligence-assisted learning positively affect college students’ motivation, emotion regulation, and academic uncertainty? Insight from situated learning theory. Learn Motiv. 92, 102202(2025).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Artificial Intelligence TranslationTranslation AccuracyPerceived StressStudent AnxietyEnglish CoursesTranslation SupportTechnology Enhanced PedagogyCognitive OverloadHigher EducationTranslation Performance

İlgili makaleler