Yöntem makalesi

İngilizce-Çince Çeviri ve Görüşlü Tercüme Görevlerinde Bilişsel Çabayı ve Stratejik Revizyonu Değerlendirmek İçin Bir Davranışsal Protokol

28 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/73502

⸱

8 Eylül 2026

1Guilin Institute of Information Technology

Bu makalede

Özet

Bu protokol, İngilizce-Çince yazılı çeviri ve görüşlü çevirideki bilişsel çabanın gözlemlenebilir karşılıklarını ve revizyonun işlevsel etkinliğini değerlendirmek için çok modlu davranışsal kayıtları entegre eder. Protokol; tuş vuruşu kaydı, ekran yakalama, ses analizi, transkript tabanlı kodlama ve standartlaştırılmış kalite değerlendirmesini bir araya getirir.

Özet

Bu makale, İngilizce-Çince yazılı çeviri ve görme çevirisi sırasında bilişsel çabanın ve stratejik revizyonun gözlemlenebilir korelatlarını incelemek için çok modlu bir davranışsal protokol sunmaktadır. Yazılı çeviri için tuş vuruşu günlükleri ve ekran kayıtları senkronize edilirken, görme çevirisi için ses kayıtları ve kelimesi kelimesine transkriptler kullanılmıştır. Revizyon ve kendi kendini düzeltme bölümleri, bütünsel çıktı kalitesi puanlamalarından bağımsız olarak, türlerine ve işlevsel sonuçlarına (etkili, nötr veya zararlı) göre kodlanmıştır. Yeni başlayanlar ve eğitimli gruplara ayrılan 62 katılımcının yer aldığı bir demonstrasyonda, her iki grup da iki görev koşulunu karşı dengelenmiş sırada tamamlamıştır. Eğitimli katılımcılar, yazılı çeviride (20,1 ± 2,1'e karşı 16,8 ± 2,3) ve görme çevirisinde (18,9 ± 2,4'e karşı 15,4 ± 2,6) daha yüksek ortalama çıktı kalitesi puanlarına ve daha yüksek oranda etkili revizyon veya kendi kendini düzeltmelere sahip olmuştur. Duraksamalar, silmeler, başlangıç gecikmesi ve revizyon yoğunluğu dolaylı ve göreve duyarlı olduğundan, bunlar tekil bir yapının doğrudan ölçümleri olarak değil, triangülasyon gerektiren davranışsal korelatlar olarak yorumlanmıştır. Protokol, kontrollü açıklayıcı metinler için tasarlanmıştır ve giriş yöntemi yönetimi, duraksama eşikleri, metin karşılaştırılabilirliği ve puanlama prosedürleri yeniden kalibre edildikten sonra diğer dil çiftlerine uyarlanabilir.

Giriş

İngilizce-Çince yazılı çeviri ve görme çevirisi; kaynak metin kavrama, diller arası aktarım ve hedef dil formülasyonu gerektirir, ancak farklı görev koşulları dayatırlar. Yazılı çeviri, yinelemeli okumaya ve geciktirilmiş düzenlemeye izin verirken, görme çevirisi daha sıkı zamansal kısıtlamalar altında sözlü üretim gerektirir. Bilişsel yük, işlemleme zorluğu ve bilişsel çaba birbiriyle ilişkili ancak birbirinin yerine geçmeyen yapılardır: yük görev talepleriyle ilgiliyken, çaba katılımcının bu talepler altında yatırdığı kaynaklarla ilgilidir. Bilişsel çaba örtük ve çok boyutludur; bu nedenle gecikme, duraksamalar, silmeler ve revizyon yoğunluğu burada planlama, izleme, motor süreçleri veya zorluğu yansıtabilecek davranışsal korelatlar olarak ele alınmış olup, çabanın doğrudan ölçümleri olarak değil, birlikte yorumlanmalıdır1,2,3,4,5,6,7,8.

Süreç odaklı araştırmalar, çeviri kararlarının ne zaman ve nasıl gerçekleştiğini belirlemek için ürün puanlarını zamanla hizalanmış davranışsal kayıtlarla birleştirir. Tuş vuruşu kaydı (keystroke logging), üretim ve revizyon dizileri için bilgilendirici olsa da, Çince giriş yöntemi oluşturma süreci fiziksel tuş olaylarını işlenen karakterlerden ayırabilir; bu nedenle, görünür metin durumunu yeniden yapılandırmak için senkronize ekran kaydına ihtiyaç duyulur9,10,11. Duraklama eşikleri, evrensel bilişsel sınırlardan ziyade analitik tercihlerdir ve daha kısa eşikler, duraklama tabanlı sonuçları önemli ölçüde değiştirebilir8,12. Bu nedenle protokol; açık senkronizasyon kontrolleri, eşik hassasiyet analizleri ve göreve özgü ölçümlerin ortak ölçümlerden ayrılmasını gerektirir.

Yalnızca revizyon sıklığı, izlemenin bir çıktıyı iyileştirip iyileştirmediğini göstermez. Yazılı revizyonlar ve sözlü kendi kendini düzeltmeler; sözcük seçimi, sözdizimi, anlam veya üslubu hedefleyebilir, ancak bunların işlevsel sonucu kaynak anlam ve hemen önceki hedef segmentle karşılaştırılarak değerlendirilmelidir. İngilizce-Çince ve Çince-İngilizce işleme üzerine yapılan görme-tercüme araştırmaları; eğitimin, yönlülüğün, göz-ses koordinasyonunun ve dile özgü problem tetikleyicilerinin performans örüntülerini değiştirebileceğini göstermektedir13,14,15,16. Bu nedenle; epizod türü, epizod sonucu, nihai ürün kalitesi ve sunumla ilgili davranışlar ayrı değişkenler olarak kodlanmıştır.

Protokol, kontrollü bilgisayar tabanlı oturumlarda kısa, uzmanlık gerektirmeyen açıklayıcı metinlerle çalışan yetişkin öğrenciler veya eğitimli çevirmenler/tercümanlar için tasarlanmıştır. Yazılı üretim için tuş vuruş ve ekran kayıtlarının alınabildiği ve sözlü üretim için yüksek kaliteli ses kaydı yapılabildiği durumlar için en uygundur. Çerçeve diğer dil çiftlerine uyarlanabilir, ancak metin eşleştirme, bilgi birimlerine segmentasyon, klavye veya giriş yöntemi davranışı, duraksama eşikleri ve derecelendirme çıpaları her dil çifti ve yazı sistemi için yeniden doğrulanmalıdır17. Gösterim, tüm farklılıkları yalnızca modaliteye atfetmek yerine görev koşullarını karşılaştırır; çünkü metin uzunluğu, zaman sınırları, çıktı modu ve revizyon imkanları da farklılık göstermektedir.

Protokol

İnsan deneklerin kullanımını içeren tüm yöntemler, kurumsal yönergelerle uyumlu olarak gerçekleştirilmiş ve Guilin Institute of Information Technology İnsan Araştırmaları Etik Kurulu'ndan açık onay almıştır (Onay No. UYHAJ2025899). Tüm katılımcılardan, çalışmaya katılmadan önce yazılı bilgilendirilmiş onam alınmıştır. Bu çalışmada kullanılan ekipman ve yazılımların kapsamlı bir listesi için lütfen Materyaller Tablosu'na bakınız.

1. Katılımcı seçimi ve grup ataması

  1. İngilizce veya çeviri bölümü öğrencileri ile profesyonel mütercim-tercüman adaylarından oluşan 62 katılımcı belirleyin. Tüm katılımcıların ana dilinin Çince olduğunu, normal veya düzeltilmiş normal görme ve işitme yetisine sahip olduklarını doğrulayın.
  2. 12 aydan az yapılandırılmış çeviri eğitimi almış katılımcıları acemi gruba, en az 12 ay eğitim almış olanları ise eğitimli gruba atayın. Tüm katılımcılar için önceki yazılı çeviri ve görüldüğü anda çeviri (sight-translation) deneyimlerini ayrı ayrı raporlayın.
  3. Görev ataması öncesinde katılımcıları tarayarak kaynak metinlerle önceden karşılaşmış olanları, düzeltilmemiş duyusal bozukluğu olanları veya standart Çince giriş yöntemini kullanamayanları çalışma dışı bırakın.
  4. Kayıt sonrası görevleri yalnızca yasaklanmış harici araç kullanımı, eksik uygulama, bozuk dosyalar veya kullanılamaz ses kayıtları gibi önceden belirlenmiş nedenlerle hariç tutun.
  5. Kişisel tanımlayıcı bilgiler içermeyen bir görev hariç tutma günlüğü tutun. Analiz edilen nihai örneklemi metin içerisinde ve Şekil 1A–D'de tutarlı bir şekilde raporlayın.

2. Materyal seçimi ve pilot değerlendirme

  1. Genel akademik, eğitimsel, sosyal veya kamu haberleşmesi alanlarından kısa İngilizce açıklayıcı metinler seçin. Yazılı çeviri metinleri için yaklaşık 180–220 kelime, görümlü çeviri metinleri için ise yaklaşık 120–160 kelime kullanın.
  2. Görev koşulları arasında metin uzunluğu, sözcük zorluğu, sözdizimsel karmaşıklık, bilgi yoğunluğu ve konu aşinalığı değişkenlerini eşleştirin veya istatistiksel olarak ayarlayın.
  3. Üç çiftdilli uzmanın; sözcük zorluğu, sözdizimsel karmaşıklık, bilgi yoğunluğu, konu aşinalığı ve aktarım uygunluğunu 1 ile 5 puan arasında (1 = çok düşük, 5 = çok yüksek) bağımsız olarak değerlendirmesini isteyin.
  4. Ortalama değerlendirmeler için %95 güven aralığıyla iki yönlü rastgele etkili sınıf içi korelasyon katsayısını (ICC) hesaplayın. Düşük uyum gösteren maddeleri (ICC < 0,75) revize edin.
  5. Metin çiftlerini, yalnızca standartlaştırılmış eşleştirme değişkenleri ±%10 tolerans marjı içinde kaldığında muhafaza edin.
  6. Bilgi birimini, tek başına puanlanabilecek bir fikri, ilişkiyi veya olayı ifade eden en küçük kaynak metin önermesi olarak tanımlayın. Görev uygulaması öncesinde sınır anlaşmazlıklarını çözün.
  7. Talimatları, giriş yöntemini, senkronizasyonu, ses kalitesini ve zaman sınırlarını, ana analize dahil edilmeyen katılımcılarla pilot olarak test edin. Tamamlama süresi dağılımlarını ve her zaman sınırına ulaşanların oranını kaydedin.
  8. Pilot katılımcıların tavan/taban performansı, kalıcı belirsizlik veya kayıt dengesizliği göstermesi durumunda metni veya zaman sınırını revize edin. Ana çalışmayı başlatmadan önce her değişikliği belgeleyin.

3. Görev yönetimi ve kayıt kurulumu

  1. Test katılımcılarını, standartlaştırılmış donanım ve yazılım yapılandırmaları kullanarak, sessiz ve ses yalıtımlı bir odada bireysel olarak test edin.
  2. Standartlaştırılmış bir talimat metni okuyun ve bir adet deney dışı uygulama maddesine izin verin. Sözlüklerin, arama motorlarının, üretken yapay zekanın, makine çevirisinin ve harici korpusların kullanımını yasaklayın.
  3. Her eğitim grubu içinde iki görev sırasını (önce yazılı çeviriye karşı önce görme çevirisi) dengeleyin ve 5 dakikalık bir dinlenme aralığı bırakın.
  4. Alım süreci tamamlanmadan önce tahsis listesini hazırlayın ve uygunluk onaylanana kadar atamayı gizli tutun. Birden fazla kaynak metin kullanılıyorsa, metin kimliğini görev sırasından bağımsız olarak dengeleyin ve analiz için bir metin-ID değişkeni tutun.
  5. İngilizce kaynak metni sürekli olarak sunun ve katılımcıya, belirlenen giriş alanında doğru ve doğal bir Çince çeviri üretmesini söyleyin. Sınırsız düzenlemeye izin verin ancak dışarıdan metin yapıştırılmasını kesinlikle yasaklayın.
  6. Pilot çalışmada belirlenen 20 dakikalık üst sınırı, geri sayım saatini göstermeden uygulayın ve üst sınıra ulaşılıp ulaşılmadığını kaydedin.
  7. Sürekli ekran kaydıyla senkronize edilmiş tuş vuruşu kayıt yazılımı kullanarak, yazılı çeviri sürecinin tamamını kesintisiz olarak yakalayın. Sonraki davranışsal analizler için final çeviri çıktılarını, zaman damgalı kayıt dosyalarıyla birlikte saklayın.
  8. Görme çevirisi kaynak metnini ekranda sunun ve katılımcıya, yazılı not kullanmadan sözlü bir Çince çeviriye başlamasını söyleyin.
  9. 6 dakikalık üst sınırı tutarlı bir şekilde uygulayın ve bu sınıra ulaşılıp ulaşılmadığını kaydedin. Zaman sınırlı gözlemi, normal şekilde tamamlanmış gözlemden ayırın.
  10. Sözlü çıktıyı dijital ses kayıt yazılımı kullanarak kaydedin. Sonraki kodlamaları kolaylaştırmak için bu kayıtlardan titizlikle hazırlanmış kelimesi kelimesine transkriptler oluşturun.

4. Davranışsal süreç göstergelerinin çıkarılması

  1. Log dosyalarından yazılı görev davranışsal korelatlarını çıkarın; başlangıç gecikmesini, uyaranın başlangıcından ilk onaylanan Çince karaktere kadar geçen süre olarak tanımlayın.
  2. Toplam görev süresini, duraklama sayısını ve süresini, silme oranını, revizyon yoğunluğunu ve üretim hızını çıkarın. Ham zaman damgalarını ve her bir normalize edilmiş ölçüm için kullanılan kesin paydayı muhafaza edin.
  3. Operasyonel yazılı duraklama eşiği olarak 2 s kullanın. İmleç gezinmesi, metin seçimi veya giriş yöntemi aday seçimi sırasındaki duraklamaların dahil edilip edilmediğini belirtin.
  4. Dalga formundan ve doğrulanmış transkriptten sözlü görev davranışsal korelatlarını çıkarın; başlangıç gecikmesini, uyaran sunumundan ilk anlamlı hedef dil ifadesine kadar geçen süre olarak tanımlayın.
  5. Nefes alma, boğaz temizleme ve terkedilmiş sözcük dışı sesleri başlangıç gecikmesinden hariç tutun. Toplam çeviri süresini, sessiz duraklamaları, dolgulu duraklamaları, tekrarları, hatalı başlangıçları, öz-düzeltmeleri ve konuşma hızını çıkarın.
  6. Sözlü sessiz duraklamayı, ifade içi en az 1.0 s süren sessizlik olarak tanımlayın. Duraklama sınırlarını dalga formu ve doğrulanmış transkript üzerinden inceleyin; ifade başındaki ve sonundaki sessizlikleri ifade içi duraklama sayımlarından hariç tutun.
  7. Uygulanan her görev için bir kalite kontrol kaydı oluşturun. İlgili işlem dosyasının okunabilir ve eksiksiz olup olmadığını, transkriptin doğrulanıp doğrulanmadığını ve kodlamanın tamamlanıp tamamlanmadığını veya hakem kararına bağlanıp bağlanmadığını belgeleyin. Orijinal kaydı muhafaza edin ve tüm düzeltmeleri denetim izinde takip edin.

5. Stratejik revizyon ve sözlü kendi kendini düzeltmenin kodlanması

  1. Tuş vuruşu kaydını, ekran videosunu ve nihai metni hizalayarak her bir yazılı revizyonu yeniden oluşturun.
  2. Bir bölümü, aynı hedef segmente yönelik düzenleme eylemlerinin sürekli bir dizisi olarak değerlendirin ve üretim başka bir yerde en az 2 s boyunca devam ettiğinde veya farklı bir segment düzenlendiğinde bölümü kapatın.
    NOT: Çince girdi için, onay öncesi kompozisyon değişikliklerini onay sonrası hedef metin silinmelerinden ayırın ve yalnızca ikincisini metinsel revizyon olarak kodlayın.
  3. Semantik, sentaktik, leksikal veya stilistik değişikliklere dayanarak bir birincil revizyon türü atayın. Örtüşen durumlar için ikincil bir etikete izin verin, ancak karşılıklı olarak dışlayıcı sayımlar için birincil etiketi kullanın. Ek Dosya 1'de verilen çalışılmış örnekleri uygulayın.
  4. Sözlü kendi kendini onarma işlemini kodlamadan önce zaman damgalı, kelimesi kelimesine bir transkript oluşturun. İlk transkriptöre leksikal içeriği, dolu duraklamaları, tekrarları, hatalı başlangıçları, kesintileri ve anlaşılamayan bölümleri işaretlemesi talimatını verin.
  5. Eğitilmiş ikinci bir gözden geçiricinin transkripti ses kaydıyla karşılaştırarak kontrol etmesini sağlayın ve orijinal ses zaman damgalarını koruyarak tutarsızlıkları giderin.
  6. Sözlü kendi kendini onarmayı, hemen öncesindeki bir hedef dil segmentini değiştiren, tamamlayan veya düzelten açık bir yeniden formülasyon olarak tanımlayın. Sadece sessizlikten yola çıkarak gizli izleme çıkarımı yapmayın. Sözlü kendi kendini onarma için aynı leksikal, sentaktik, semantik ve stilistik karar kurallarını uygulayın.
  7. Düzeltici değişiklik içermeyen tam bir tekrarı akıcısızlık; yeni bir yapı tarafından takip edilen terk edilmiş bir başlangıcı hatalı başlangıç artı onarma; açık bir yeniden formülasyon olmaksızın yapılan bir eksikliği veya yanlış çeviriyi ise çıktı hatası olarak kodlayın.
  8. Ses net olmadığında veya iki kategori eşit derecede makul kaldığında, bölümü belirsiz olarak işaretleyin. Belirsiz bölümler için geçici etiketleri saklayın ve güvenilirlik analizinden önce bunları karara bağlayın.
  9. Bölüm öncesi ve bölüm sonrası hedef segmentleri, kaynak bilgi birimi ve yerel hedef bağlamla karşılaştırarak fonksiyonel sonucu değerlendirin. Bu değerlendirmeyi, nihai bütünsel puan açıklanmadan önce yapın. Bütünsel puandaki bir değişikliği etkinlik tanımı olarak kullanmayın.
  10. Her iki grup ve görev sırası genelinden seçilen çıktıların en az %20'sini çift kodlama ile değerlendirin ve karara bağlamadan önce bağımsız kodlar üzerinden güvenilirliği hesaplayın.
  11. Değerlendirici间的 uyum Cohen’s kappa 0.80'in altına düştüğünde yeniden eğitim verin ve yeniden kodlayın. Bu kesin eşiği ve alınan tüm düzeltici önlemleri belgeleyin.

6. Kalite değerlendirmesi ve istatistiksel modelleme

  1. Her bir nihai yazılı çeviriyi ve görüldüğü anda yapılan sözlü çeviri performansını Ek Dosya 1'deki 25 puanlık analitik rubrikle puanlayın.
  2. Belirlenen dayanak noktalarını kullanarak doğruluğu, eksiksizliği, sözcük uygunluğunu, tutarlılığı ve hedef dil doğallığını 0 ile 5 arasında değerlendirin. Grup üyeliğini inceledikten sonra puanlama kriterlerini yeniden yorumlamayın.
  3. Değerlendiricilere, görüldüğü anda yapılan sözlü çeviri boyutları için hem ses kaydını hem de doğrulanmış transkripti kullanmalarını söyleyin. Duraklama ve akıcısızlık ölçümlerini rubrik puanlarından ayrı olarak analiz edin.
  4. Kod kitabını ve en az 10 uygulama çıktısını kullanarak iki bağımsız değerlendiriciyi eğitin; değerlendiricilerin katılımcı grubuna ve görev sırasına dair bilgisini gizli tutun.
  5. Bağımsız puanlama ve epizod kodlamasından sonra, tartışma öncesinde güvenilirliği hesaplayın. Anlaşmazlıkları fikir birliği yoluyla çözün ve yalnızca fikir birliğine varılamadığında üçüncü bir değerlendiriciye danışın.
  6. Ortalaması alınmış sürekli kalite puanları için iki yönlü rastgele etkili, mutlak uyumlu sınıf içi korelasyon katsayısını raporlayın. Birincil kategorik revizyon kodu için Cohen's kappa değerini ve etkili/nötr/zararlı sonuç kodu için ayrı bir kappa değerini raporlayın. Çift kodlanmış epizodların kesin sayısını ve yüzdesini belirtin.
  7. Analizden önce her bir işlem dosyasının okunabilir ve eksiksiz olduğunu doğrulayın, yazılı görev günlüklerini ilgili ekran kayıtlarıyla hizalayın ve transkriptleri ses kaydına göre doğrulayın.
  8. Hizalama hatalarını, anlaşılırlık sorunlarını ve düzeltici işlemleri bir kalite kontrol günlüğüne kaydedin. Frekans ölçümlerini, duraklama sıklığı için 100 kaynak metin bilgi birimi ve yazılı revizyon yoğunluğu için 100 üretilen Çince karakter kullanarak normalize edin.
  9. Fonksiyonel sonucu, nihai holistik kalite puanından bağımsız olarak kodlayın; revizyon sonrası segment metni yeni sorunlar ortaya çıkarmadan iyileştirdiğinde bir epizodu etkili, herhangi bir maddi değişiklik yaratmadığında nötr ve bir hata ortaya çıkardığında zararlı olarak kodlayın.
  10. Etkili oranı, belirsiz epizodlar paydadan hariç tutularak, etkili epizodların sınıflandırılabilir tüm epizodlara bölünmesiyle hesaplayın.
  11. Gösterimi, keşifsel bir tekrarlı ölçümler veri seti olarak analiz edin. Görev koşulu, eğitim grubu, duraklama metrikleri, revizyon yoğunluğu, etkili oran, akıcısızlık yükü ve konuşma hızı kullanılarak toplam kalite puanını tahmin etmek için sabit etkiler modelini belirleyin.
  12. Katılımcı rastgele kesişimini ekleyin ve kaynak metin rastgele etkilerini yalnızca tasarım yeterli sayıda bağımsız örneklenmiş metin içeriyorsa ekleyin.
  13. Sürekli yordayıcıları merkezleyin, artık değerleri inceleyin ve çoklu doğrusal bağlantıyı kontrol edin. Tahmin yöntemini, yazılım versiyonunu, β, SE, %95 CI, kesin p değerlerini, varyans bileşenlerini, AIC, BIC ve marjinal/koşullu R2 değerlerini raporlayın. Analizi keşifsel olarak tanımlayın ve onaylayıcı nedensel iddialardan kaçının.
  14. Kimliksizleştirilmiş verileri, sözlüğü, kod kitabını, rubriği, yazılım detaylarını, betikleri ve çıktıları içeren yeniden üretilebilir bir analiz paketini dışa aktarın. Yayınlamadan önce, her bir şekil ve tablo değerinin adlandırılmış bir değişkene ve analiz adımına izlenebildiğini onaylayın.

Sonuçlar

Katılımcı bazal özellikleri ve veri kullanılabilirliği

Anket 62 katılımcıyı (31 acemi ve 31 eğitimli) kapsarken, görev çizelgesi katılımcı başına iki tamamlanmış görev kaydı olmak üzere toplam 124 kayıt içermekteydi (Tablo 1). Acemi grubun 12 aydan daha az yapılandırılmış çeviri eğitimi (gözlemlenen maksimum, 8,6 ay) bulunurken, eğitimli grup en az 12 ay (gözlemlenen minimum, 13,3 ay) eğitime sahipti. Yaş, cinsiyet, İngilizce öğrenme süresi, yeterlilik ve görev sırası dağılımları gruplar arasında benzerlik göstermiştir. Şekil 1, nihai analiz edilen örneği sunmakta ve göreve özel verileri doğru şekilde ayırt etmektedir: tuş vuruşu günlükleri ve ekran kayıtları yazılı çeviri için, ses kayıtları ve kelimesi kelimesine dökümler görerek çeviri için, kalite değerlendirmeleri ise her ikisi için geçerlidir.

Görev koşullarına göre davranışsal profiller

Davranışsal profiller, iki görev koşulu ve eğitim grupları arasında farklılık göstermiştir (Tablo 2; Şekil 2A–E). Yazılı çeviri daha uzun tamamlama sürelerine ve daha uzun ortalama duraksamalara sahipken, görerek çeviride bildirilen eşiğin altındaki her 100 bilgi birimi başına daha fazla duraksama görülmüştür. Her bir görev koşulu içinde, eğitim almış grup görevleri daha hızlı tamamlamış ve daha yüksek ortalama çıktı puanları elde etmiştir. Bu karşıtlıklar, metin uzunluğu, süre sınırı, çıktı modu ve revizyon imkanı da farklılık gösterdiği için saf modalite etkileri olarak yorumlanmamalıdır. Duraksamalar tekdüze bir şekilde bozucu değildir: bir duraksama, çözülememiş bir zorluğu, başarılı bir planlamayı, izlemeyi veya girdi yöntemi faaliyetini yansıtabilir; bu nedenle duraksama ölçümleri revizyon, sunum ve kalite ölçümleriyle birlikte yorumlanır.

Stratejik revizyon, kendi kendini onarma ve öngörücü modelleme

Kodlama çerçevesi, epizod türünü fonksiyonel sonuçtan ayırmıştır (Tablo 3; Şekil 3A–D). Eğitimli katılımcılar, acemilere kıyasla daha fazla yazılı revizyon epizodu üretmişlerdir (görev başına 12.4 ± 3.7'ye karşı 8.9 ± 3.0), buna karşın toplam sözlü kendi kendini düzeltme miktarı gruplar arasında anlamlı bir farklılık göstermemiştir (görev başına 4.9 ± 1.6'ya karşı 4.4 ± 1.5). Buna rağmen, eğitimli grup her iki görevde de daha yüksek oranda etkili epizoda sahip olmuştur. Tablo 4'te bildirilen karma etkili özet, nedensel yollardan ziyade ilişkileri sunmaktadır; bu nedenle Şekil 3E, bir nedensellik diyagramı yerine bildirilen sabit etki tahminlerini ve güven aralıklarını göstermektedir.

Görev sırasına dayalı çalışmada katılımcı akış şeması ve veri matrisi; istatistiksel analiz sonuçlarını içerir.
Şekil 1Katılımcı akışı, görev sırası tahsisi ve göreve özgü veri kullanılabilirliği. (A) Analiz edilen final örneği: 62 katılımcı ve 124 görev kaydı. (B) Acemi ve eğitimli gruplar içerisinde karşı dengelenmiş görev sırası tahsisi. (C) Tuş vuruşu günlüklerinin ve ekran kayıtlarının yalnızca yazılı çeviriye, ses kayıtlarının ve kelimesi kelimesine dökümlerin yalnızca görüldüğü anda sözlü çeviriye, kalite puanlarının ise her iki göreve uygulanabilir olduğu uygunluk matrisi. (D) Gruplara göre düzenleme dengesi (ki-kare testi, p = 0,799). n = 62 katılımcı (grup başına 31). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Yazılı çeviriye karşı görerek çeviri: kayıt düzeneği şeması, gecikme süresi, görev süresi, duraklama analizi.
Şekil 2Yazılı çeviri ve görerek çeviri görev koşulları genelindeki davranışsal profiller. (A) Göreve özgü kayıt düzeneği. (B) Başlangıç/onset latansı ve toplam görev süresi. (C) Duraklama sıklığı ve ortalama duraklama süresinin ortak dağılımı. (D) Göreve özgü silme, düzeltme ve sözlü akıcısızlık göstergeleri. (E) Yazılı üretim hızı ve sözlü konuşma hızı. B, C ve E panellerinde noktalar ve hata çubukları grup ortalamaları ± SD'yi; D panelinde ise noktalar eğitim almış-acemi arası ortalama farkları ve hata çubukları %95 güven aralıklarını göstermektedir. Grup başına n = 31 katılımcı. E panelinde y-ekseni logaritmik ölçekte gösterilmiştir. Lütfen bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayın.

Revizyon ve kendi kendini onarma çerçevesi; sütun grafikleri, grafik, model; çıktı kalitesini ve etkinliğini analiz edin.
Şekil 3Revizyon/kendi kendini onarma kodlaması, fonksiyonel sonuç ve çıktı kalitesi ilişkileri. (A) Bölüm tipi ve fonksiyonel sonucun bağımsız olarak atanması için karar çerçevesi. (B) Her bir görev koşulundaki sözcüksel, sözdizimsel, anlamsal ve üslupsal epizodların ortalama sayıları. (C) Etkili, nötr ve zararlı epizodların ortalama oranları. (D) Etkin epizod oranı ile toplam çıktı kalite puanı arasındaki tanımlayıcı ilişki. (E) %95 güven aralıkları ile birlikte, lineer karma etkiler modelinden elde edilen sabit etkileri gösteren orman grafiği (ayrıntılar şurada verilmiştir: Tablo 4); grafik ilişkilendiricidir ve nedensel bir yol modelini temsil etmemektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

DeğişkenlerAcemi grubu (n = 31)Eğitimli grup (n = 31)p değer
Yaş, yıl21.9 ± 1.722.4 ± 1.90.279
Kadın, n (%)22 (71.0)21 (67.7)0.779
İngilizce öğrenme süresi, yıl12.4 ± 2.112.9 ± 2.20.36
İngilizce yeterlilik puanı548.6 ± 41.3562.4 ± 45.80.216
Çeviri eğitimi süresi, ay5.6 ± 3.018.7 ± 5.4<0.001
Eğitim süresinin yorumlanması, ay2.3 ± 2.113.9 ± 5.7<0.001
Önceki yazılı çeviri pratiği ≥5 görev, n (%)9 (29.0)24 (77.4)<0.001
Önceden görme yorumlama pratiği ≥5 görev, n (%)5 (16.1)20 (64.5)<0.001
Yazılı çeviri önce, n (%)16 (51.6)15 (48.4)0.799
İlk görme yorumlaması, n (%)15 (48.4)16 (51.6)0.799

Tablo 1: Gruplara göre katılımcı özellikleri ve başlangıç dil eğitimi profilleri. Değişkenler, sürekli veriler için ortalama ± standart sapma ve kategorik veriler için sayı (yüzde) olarak sunulmuştur. Bildirilen p-değerleri, başlangıç demografik dengesini doğrulamak ve eğitim süresindeki hedeflenen farklılıkları onaylamak için yapılan gruplar arası karşılaştırmaları yansıtmaktadır.

DeğişkenlerYazılı çeviri Başlangıç düzeyi (n = 31)Yazılı çeviri eğitimi almış (n = 31)Sıralı çeviri yapan başlangıç düzeyi (n = 31)Görüntü yorumlama eğitimi almış (n = 31)Görev etkisi pGrup etkisi p
Başlangıç/ortaya çıkış latansı, s31.8 ± 12.424.6 ± 9.714.2 ± 5.610.8 ± 4.2<0.0010.003
Toplam işlem süresi, s1038.5 ± 168.2925.4 ± 151.6305.6 ± 59.3274.8 ± 50.7<0.0010.004
Duraksama sıklığı, 10 bilgi birimi başına18.6 ± 6.114.2 ± 5.024.8 ± 7.419.6 ± 6.3<0.0010.001
Ortalama duraklama süresi, s4.1 ± 1.23.3 ± 1.02.7 ± 0.82.3 ± 0.70.0120.002
Üretim/konuşma hızı, Çince karakter/dk28.6 ± 6.734.1 ± 7.593.4 ± 18.9108.7 ± 20.40.001
Silinme oranı, %8.9 ± 3.46.8 ± 2.70.009
Revizyon yoğunluğu, her 10 Çince karakter başına7.6 ± 2.88.9 ± 3.10.087
Doldurma duraklama sıklığı, dk başına5.7 ± 1.94.2 ± 1.60.002
Tekrarlama frekansı, dk başına4.9 ± 1.83.6 ± 1.40.004
Hatalı başlangıç sıklığı, dakikada2.8 ± 1.12.0 ± 0.90.006
Kendi kendini onarma frekansı, dk başına4.8 ± 1.73.9 ± 1.40.031
Toplam kalite puanı, 0–2516.8 ± 2.320.1 ± 2.115.4 ± 2.618.9 ± 2.40.002<0.001
Doğruluk, 0–53.4 ± 0.74.1 ± 0.63.1 ± 0.83.8 ± 0.70.004<0.001
Tamamlanmışlık, 0–53.3 ± 0.84.0 ± 0.63.0 ± 0.83.7 ± 0.70.006<0.001
Sözcük uygunluğu, 0–53.2 ± 0.74.0 ± 0.63.1 ± 0.73.8 ± 0.60.041<0.001
Tutarlılık, 0–53.5 ± 0.64.0 ± 0.63.1 ± 0.73.8 ± 0.60.003<0.001
Hedef dil doğallığı, 0–53.4 ± 0.74.0 ± 0.63.1 ± 0.73.8 ± 0.70.007<0.001

Tablo 2: Görev koşulları ve gruplar genelinde davranışsal süreç göstergeleri ve çıktı kalitesi. Değerler ortalama ± standart sapma olarak ifade edilmiştir. Bildirilen p-değerleri, her bir süreç ve kalite değişkeni üzerinde görev modalitesinin (yazılı çeviriye karşı görerek çeviri) ve eğitim geçmişinin (acemiye karşı eğitimli) ana etkilerini göstermektedir.

DeğişkenlerYazılı çeviri AcemiYazılı çeviri Eğitimlip değeriGörme çevirisi AcemiGörme çevirisi Eğitimlip değeri
Sözcüksel düzeltme/kendi kendini onarma, n/görev3.4 ± 1.54.2 ± 1.70.0531.8 ± 0.81.7 ± 0.70.612
Sözdizimsel düzeltme/kendi kendini onarma, n/görev2.1 ± 1.13.0 ± 1.20.0041.1 ± 0.71.2 ± 0.80.645
Anlamsal düzeltme/kendi kendini onarma, n/görev1.8 ± 1.02.5 ± 1.10.010.9 ± 0.61.1 ± 0.70.232
Üslupsal düzeltme/kendi kendini onarma, n/görev1.6 ± 0.92.7 ± 1.2<0.010.6 ± 0.40.9 ± 0.60.026
Toplam düzeltme/kendi kendini onarma epizotları, n/görev8.9 ± 3.012.4 ± 3.7<0.014.4 ± 1.54.9 ± 1.60.209
Etkili epizotlar, %52.6 ± 13.568.4 ± 12.1<0.0145.1 ± 14.262.3 ± 13.0<0.01
Nötr epizotlar, %31.8 ± 10.42.7 ± 8.80.0135.6 ± 1.725.4 ± 9.60.01
Zararlı epizotlar, %15.6 ± 7.18.9 ± 5.6<0.0119.3 ± 8.612.3 ± 6.80.01

Tablo 3: Görev koşulları genelinde yazılı düzeltmelerin ve sözlü kendi kendini düzeltmelerin türü ve etkinliği. Bölüm türleri görev başına ortalama sayılar (± standart sapma) olarak, fonksiyonel sonuçlar ise ortalama yüzdeler (± standart sapma) olarak raporlanmıştır. p-değerleri, her bir görev modalitesi içindeki gruplar arası farklılıkların anlamlılığını belirtmektedir.

Sabit etkilerβSE%95 GAp değeri
Kesişim16.740.4215.91 ila 17.57<0.01
Görev modalitesi: görerek çeviri ve yazılı çeviri-1.080.29-1.65 ila -0.51<0.01
Eğitim grubu: eğitimli ve deneyimsiz2.840.471.91 ila 3.7<0.01
Görev modalitesi × eğitim grubu0.260.47-0.67 ila 1.190.581
Duraklama sıklığı, her 10 bilgi birimi başına-0.120.05-0.2 ila -0.020.018
Ortalama duraklama süresi, s-0.340.16-0.6 ila -0.020.041
Revizyon/kendi kendini düzeltme yoğunluğu0.070.07-0.07 ila 0.210.34
Etkin revizyon/kendi kendini düzeltme oranı, her %10 artış başına0.560.130.30 ila 0.82<0.01
Silme/akıcısızlık yükü-0.180.08-0.34 ila -0.020.027
Üretim/konuşma hızı, standardize edilmiş0.420.190.04 ila 0.800.032

Tablo 4: Toplam çıktı kalitesini tahmin eden doğrusal karma etkiler modelinden bildirilen sabit etkiler.Özet; belirlenen tüm görev ve davranışsal öngörücüler için standartlaştırılmamış katsayıları (β), standart hataları (SE), %95 güven aralıklarını (CI) ve kesin p-değerlerini ayrıntılandırmaktadır.

Tartışma

Bu çalışma, İngilizce-Çince yazılı çeviri ve görüldüğü anda tercüme süreçlerinde gözlemlenebilir süreç göstergelerini ölçmek ve stratejik revizyonları kodlamak için çok modlu bir protokol sunmaktadır. Protokol, tek bir bilişsel çaba değişkenini doğrudan ölçmez. Bunun yerine, gecikmeler, duraksamalar, silmeler ve revizyon kalıpları; anlamları senkronize kayıtlar ve çıktı kalitesi kanıtlarıyla üçgenleme yapılmasına bağlı olan göreve duyarlı davranışsal korelatlar olarak yorumlanır1,2,3,4,5,6,7,8. İki görev ayrıca materyaller, zamanlama, çıktı modu ve revizyon fırsatı açısından da farklılık göstermektedir; bu nedenle temsilci karşılaştırmalar, izole edilmiş modalite etkilerinden ziyade görev koşulu farklılıklarını tanımlar. Temel analitik katkı, revizyon sıklığının fonksiyonel sonuçtan ayrılmasıdır. Bildirilen özetlerde, eğitimli katılımcıların daha az değil, daha fazla yazılı revizyon yaptığı, toplam sözlü kendi kendini düzeltme sayılarının ise gruplar arasında anlamlı şekilde farklılaşmadığı görülmüştür. Bu katılımcıların daha yüksek etkili epizod oranları, izleme kalitesinin ham sıklıktan daha bilgilendirici olabileceğini düşündürmektedir; ancak bu yorum, şeffaf karar kurallarına, bağımsız sonuç kodlamasına ve bildirilen güvenilirliğe dayanmaktadır. Supplementary File 1 içindeki kod kitabı ve çalışılmış örnekler, bu ayrımı tanıtım amaçlı olmaktan ziyade tekrarlanabilir kılmak amacıyla hazırlanmıştır.

Kritik adımlar; kayıtlar arası hizalama, ses kalitesi, transkript doğrulaması ve kodlama tutarlılığıdır. Günlükler ve kayıtlar hizalanırken mevcut zaman damgaları ve görev sınır işaretleri kontrol edilmelidir. Transkripsiyon öncesinde ses, kırpılma (clipping) ve anlaşılırlık açısından incelenmeli ve önerilen duraklama sınırları dalga formu ve transkript ile doğrulanmalıdır. Çince girdiler için, kompozisyon tuş vuruşları, kesinleşmiş karakter revizyonları ile eş tutulmamalıdır. Bu kontroller ve düzeltici işlemler bir kalite kontrol günlüğünde saklanmalıdır.

Yorumlamayı kısıtlayan birkaç sınırlama bulunmaktadır. Gösterim; öğrenci ve stajyer kohortlarını, kısa genel açıklayıcı metinleri, farklı görev uzunluklarını ve zaman sınırlarını ve erişilebilirliğe dayalı bir örneklemi kullanmaktadır. Görev koşulları ayrıca çıktı modu ve revizyon imkanları açısından farklılık göstermekte olup veri seti, metin düzeyindeki varyasyonu tahmin etmek için bağımsız olarak örneklenmiş kaynak metin tanımlayıcıları içermemektedir. Ayrıca, duraklama eşikleri operasyonel seçimlerdir ve daha uzun duraklamalar hem üretken planlamayı hem de çözülememiş zorlukları yansıtabilir. Profesyonellere, uzmanlık alanlarına, diğer dil çiftlerine veya diğer yazı sistemlerine genelleme yapılması; materyallerin, giriş yöntemi yönetiminin, eşiklerin ve puanlama dayanaklarının yeniden doğrulanmasını gerektirmektedir.

Gelecekteki çalışmalar; hangi duraklamaların ve revizyonların dikkat, deneyimlenen çaba veya başarılı planlama ile örtüştüğünü test etmek için davranışsal kayıtları göz izleme, pupillometri veya subjektif iş yükü ölçümleriyle birleştirebilir5,6,13,14,15,16. Shreve ve ark. görünür çeviride göz izleme yöntemini kullanmıştır ve bir pupillometri çalışması olarak atıf almamalıdır18; pupillometri doğrudan Seeber tarafından tartışılmıştır5. Bu tür multimodal genişletmeler; görev talebi, harcanan çaba, gözlemlenen davranış ve performans arasındaki ayrımı korumalıdır. Bu nedenle mevcut protokol, göstergeleri örtük bilişsel çaba hakkındaki iddiaları destekleyen ancak tek başlarına kanıtlamayan şeffaf bir süreç değerlendirme çerçevesi olarak kullanılmaya en uygundur.

Açıklamalar

Yazarlar herhangi bir ticari veya finansal çıkar çatışması bildirmemiştir. Yapay zeka kullanımıyla ilgili olarak yazarlar, revizyon sürecinde OpenAI Codex'in yalnızca dil düzenleme, tutarlılık kontrolleri, takip edilen revizyonların hazırlanması ve yazarlar tarafından sağlanan verilere dayalı şekil düzenlerinin yeniden oluşturulmasına yardımcı olmak amacıyla kullanıldığını beyan ederler. Yazarlar, yapay zeka destekli tüm çıktıları titizlikle incelemiş olup nihai taslağın doğruluğu, bütünlüğü ve özgünlüğü konusunda tüm sorumluluğu üstlenmektedirler. Rapor edilen özetlerin temelini oluşturan yapılandırılmış çalışma kitabı Zenodo'da (https://doi.org/10.5281/zenodo.21189434) herkese açık olarak mevcuttur. Ek Dosya 1, kodlama kılavuzunu ve sabitlenmiş kalite rubriğini içermektedir.

Teşekkürler

Yazar, laboratuvar desteği için Guilin Bilgi Teknolojileri Enstitüsü'ne, kaynak metinleri değerlendiren iki dilli uzmanlara, bağımsız değerlendiricilere ve katılımcılara teşekkür eder. Bu araştırma; kamu, ticari veya kâr amacı gütmeyen sektörlerdeki herhangi bir finansman kuruluşundan özel bir hibe almamıştır.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Akustik analiz yazılımı (Praat)Paul Boersma and David Weeninkhttps://www.fon.hum.uva.nl/praat/
Masaüstü bilgisayarDellOptiPlex
Dijital ses kayıt yazılımı (Audacity)Audacity Teamhttps://www.audacityteam.org/
Tuş vuruşu kayıt yazılımı (Inputlog)University of Antwerphttps://www.inputlog.net/
Ekran kayıt yazılımı (OBS Studio)OBS Projecthttps://democreator.wondershare.com/
İstatistiksel analiz yazılımı (SPSS)IBMVersion 27

Kaynaklar

  1. Gieshoff AC, Heeb AH. Cognitive load and cognitive effort: probing the psychological reality of a conceptual difference. Transl Cogn Behav. 2023;6(1):3–28.
  2. Sweller J, van Merriënboer JJG, Paas F. Cognitive architecture and instructional design. Educ Psychol Rev. 1998;10(3):251–96.
  3. Paas F, Tuovinen JE, Tabbers H, Van Gerven PWM. Cognitive load measurement as a means to advance cognitive load theory. Educ Psychol. 2003;38(1):63–71.
  4. Gile D. Basic Concepts and Models for Interpreter and Translator Training. Amsterdam: John Benjamins; 2009.
  5. Seeber KG. Cognitive load in simultaneous interpreting: measures and methods. Target. 2013;25(1):18–32.
  6. Ferreira A, Schwieter JW, Gottardo A, Jones JA. Cognitive effort in direct and inverse translation performance: insight from eye-tracking technology. Cad Trad. 2016;36(3):60–80.
  7. Zou D, Zhang J. Measuring the invisible: clarifying the concept of cognitive effort in translation and interpreting processes. Curr Trends Transl Teach Learn E. 2023;10:217–58.
  8. Lacruz I, Shreve GM, Angelone E. Average pause ratio as an indicator of cognitive effort in post-editing: a case study. Workshop on Post-Editing Technology and Practice. San Diego: Association for Machine Translation in the Americas; 2012. p. 21–30.
  9. Qassem M, Al Thowaini BM. Cognitive processes and translation quality: Evidence from keystroke-logging software. J Psycholinguist Res. 2023;52(5):1589–604.
  10. Ma X, Li D. Effect of word order asymmetry on the cognitive load of English–Chinese sight translation: Evidence from eye movement data. Transl Interpret Stud. 2024;19(1):105–31.
  11. Leijten M, Van Waes L. Keystroke logging in writing research: using Inputlog to analyze and visualize writing processes. Written Commun. 2013;30(3):358–92.
  12. Heilmann A, Neumann S, editors. Dynamic pause assessment of keystroke logged data for the detection of complexity in translation and monolingual text production. Proceedings of the Workshop on Computational Linguistics for Linguistic Complexity; 2016; Osaka: COLING.
  13. Su W, Li D. Identifying translation problems in English-Chinese sight translation: an eye-tracking experiment. Transl Interpret Stud. 2019;14(1):110–34.
  14. Su W, Li D. Exploring processing patterns of Chinese-English sight translation: an eye-tracking study. Babel. 2020;66(6):999–1024.
  15. Su W, Li D. Exploring the effect of interpreting training: eye-tracking English-Chinese sight interpreting. Lingua. 2021;256:103094.
  16. Su W. Eye-voice span in sight interpreting: an eye-tracking investigation. Perspectives. 2023;31(5):969–85.
  17. Rojo López AM, Muñoz Martín R. Research Methods in Cognitive Translation and Interpreting Studies. Amsterdam: John Benjamins; 2025.
  18. Shreve GM, Lacruz I, Angelone E. Cognitive effort, syntactic disruption, and visual interference in a sight translation task. Transl Interpret Stud. 2010;5(1):63–84.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Tu Vuru u KaydEkran KaydSes KaydRevizyon Kodlamaskt Kalitesi

Bu makale yayımlandı

Video yakında

Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.