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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      本研究以PACTE翻译能力模型、Gile的Effort口译模型及Skopos功能主义理论为理论基础,开发了基于“氛围编程(Vibe Coding)”的中韩翻译口译教育网络应用程序,旨在解决传统翻译口译教育中的结构性限制,实现理论与技术的有机融合。
      研究共开发了8个网络应用程序,其中4个翻译应用程序基于PACTE模型的下位能力框架进行内容设计,旨在培养学习者的语言·文化能力、外部知识能力、翻译知识能力、工具及研究能力和策略能力。4个口译应用程序则依据Effort模型的认知负荷管理原理,将听记·理解、短期记忆、表达和协调四个认知努力单元转化为分阶段学习模块。所有8个应用程序均应用Skopos理论,根据学习目的进行差异化提示词设计,使学习者能够主动与AI交互。
      本研究的核心创新在于通过氛围编程方法论,利用生成式AI和自然语言交互,将复杂的翻译口译教育理论转化为可操作的教育系统。每个应用程序都配备AI实时反馈机制,能够根据学习者的水平、任务类型和学习目标提供个性化学习支持。
      研究结果表明,基于氛围编程的翻译口译教育平台有效破解了理论与实践的鸿沟,为非技术背景的语言教育工作者提供了可行的AI教育工具开发路径。该研究不仅证明了翻译口译教育理论可以成功应用于AI系统设计,还为未来智能化语言教育的发展提供了理论框架和实践模式。
      本研究的学术价值在于,它不仅验证了AI与无代码技术在教育领域应用的巨大潜力,更为重要的是,它为非技术背景的教育工作者提供了一套行之有效的方法论与实用工具,使他们能够摆脱繁琐的技术束缚,轻松地将自身的教学理念与创意转化为高质量、个性化的多模态教学资源。这实现了教育内容创作的“民主化”,推动了从标准化教学向个性化、适应性学习的范式转型,为未来语言文化教育的发展提供了富有实践意义的创新蓝图。
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      本研究以PACTE翻译能力模型、Gile的Effort口译模型及Skopos功能主义理论为理论基础,开发了基于“氛围编程(Vibe Coding)”的中韩翻译口译教育网络应用程序,旨在解决传统翻译口译教育中的结...

      本研究以PACTE翻译能力模型、Gile的Effort口译模型及Skopos功能主义理论为理论基础,开发了基于“氛围编程(Vibe Coding)”的中韩翻译口译教育网络应用程序,旨在解决传统翻译口译教育中的结构性限制,实现理论与技术的有机融合。
      研究共开发了8个网络应用程序,其中4个翻译应用程序基于PACTE模型的下位能力框架进行内容设计,旨在培养学习者的语言·文化能力、外部知识能力、翻译知识能力、工具及研究能力和策略能力。4个口译应用程序则依据Effort模型的认知负荷管理原理,将听记·理解、短期记忆、表达和协调四个认知努力单元转化为分阶段学习模块。所有8个应用程序均应用Skopos理论,根据学习目的进行差异化提示词设计,使学习者能够主动与AI交互。
      本研究的核心创新在于通过氛围编程方法论,利用生成式AI和自然语言交互,将复杂的翻译口译教育理论转化为可操作的教育系统。每个应用程序都配备AI实时反馈机制,能够根据学习者的水平、任务类型和学习目标提供个性化学习支持。
      研究结果表明,基于氛围编程的翻译口译教育平台有效破解了理论与实践的鸿沟,为非技术背景的语言教育工作者提供了可行的AI教育工具开发路径。该研究不仅证明了翻译口译教育理论可以成功应用于AI系统设计,还为未来智能化语言教育的发展提供了理论框架和实践模式。
      本研究的学术价值在于,它不仅验证了AI与无代码技术在教育领域应用的巨大潜力,更为重要的是,它为非技术背景的教育工作者提供了一套行之有效的方法论与实用工具,使他们能够摆脱繁琐的技术束缚,轻松地将自身的教学理念与创意转化为高质量、个性化的多模态教学资源。这实现了教育内容创作的“民主化”,推动了从标准化教学向个性化、适应性学习的范式转型,为未来语言文化教育的发展提供了富有实践意义的创新蓝图。

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      목차 (Table of Contents)

      • 제1장 서론 1
      • 1.1 연구 배경 1
      • 1.2 선행 연구 동향 분석 3
      • 1.3 선행 연구의 한계 및 연구 필요성 10
      • 1.4 연구 목표 및 방법 12
      • 제1장 서론 1
      • 1.1 연구 배경 1
      • 1.2 선행 연구 동향 분석 3
      • 1.3 선행 연구의 한계 및 연구 필요성 10
      • 1.4 연구 목표 및 방법 12
      • 제2장 AI 통번역 교육 이론 및 설계 16
      • 2.1 PACTE 번역 인지 모델 16
      • 2.2 Effort 통역 수행 모델 18
      • 2.3 Skopos 기능주의 이론의 교육 설계 적용 20
      • 제3장 연구 설계 및 시스템 아키텍처 구축 24
      • 3.1 시스템 구현을 위한 AI 프로그래밍 보조 도구 선정 24
      • 3.1.1 바이브코딩 AI 프로그래밍 보조 도구 비교 분석 24
      • 3.1.2 대화형 AI 도구 및 Cursor 구현성 비교 분석 30
      • 3.2 웹앱 개발 워크플로우 및 프롬프트 설계 32
      • 3.2.1. 표준화 워크플로우 설계 32
      • 3.2.2. 프롬프트 설계 33
      • 3.3 음성 합성 및 인식 기반 기술 구축 37
      • 3.3.1 주요 음성 기술 플랫폼 분석 및 선정 37
      • 3.3.2 Azure 기반 음성 합성 및 발음 평가 기능 구현 39
      • 3.4 공통 시스템 초기 설정 및 환경 구축 40
      • 3.4.1 프런트엔드 기본 구조 구축 및 백엔드 연결 40
      • 3.4.2 AI API 연동 및 환경변수 설정 54
      • 제4장 통번역 웹앱 구현 58
      • 4.1 구현 개요 58
      • 4.1.1 번역 웹앱 58
      • 4.1.2 통역 웹앱 59
      • 4.1.3 평가 시스템 설계 61
      • 4.2 번역 웹앱 구현 64
      • 4.2.1 AI 번역 연습 시스템 64
      • 4.2.2 AI 번역 피드백 시스템 80
      • 4.2.3 AI 자막 번역 연습 시스템 91
      • 4.2.4. AI 양방향 번역 연습 시스템 108
      • 4.3 통역 웹앱 구현 125
      • 4.3.1. AI 메모리 연습 시스템 125
      • 4.3.2. AI 쉐도잉 연습 시스템 151
      • 4.3.3. AI 프레젠테이션 통역 연습 시스템 170
      • 4.3.4. AI 유튜브 통역 연습 시스템 193
      • 제5장 서비스 운영 및 사용자 경험 최적화 215
      • 5.1 시스템 관리 및 버전 통합 215
      • 5.2 에러 대응 및 안정성 확보 221
      • 5.3 사용자 경험 최적화 및 개인화 기능 227
      • 5.4 최종 배포 및 서비스화 242
      • 제6장 결론 및 향후 연구 과제 246
      • 6.1 연구 요약 246
      • 6.2 연구 의의 247
      • 6.3 연구 활용 251
      • 6.4 한계 및 향후 과제 253
      • 참고문헌 256
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