La grammaire de constructions : un atout pour la formation du traducteur?

Le présent article explore le potentiel d’une modélisation linguistique théorique, la Grammaire de Construction, pour la formation du traducteur. Développée par Charles. J. Fillmore et Paul Kay (Kay & Fillmore (1999)), elle décrit les systèmes linguistiques en termes de « constructions », c’est-à-dire de couples forme-sens, valables à tous les niveaux d’analyse : lexèmes, phrases, et même textes. Les constructions sont ici conçues comme des modèles à partir desquels seront générés les différents éléments linguistiques (mots, phrases etc.). Elles peuvent être plus ou moins spécifiées, leur degré ultime de spécificité correspondant à des « constructs ». En règle générale, on considère les mots comme des constructions lexicales. A l’heure actuelle, on trouve peu d’études sur le potentiel de la Grammaire de Construction pour la traductologie (hormis l’excellente contribution de Szymańska, 2011, qui expose clairement le potentiel traductologique de ce modèle) et encore moins dans un contexte didactique. Cette modélisation présente pourtant trois avantages majeurs pour la formation du traducteur : 1. Ce modèle non modulaire et non dérivatif abandonne la conception de la langue comme un noyau d’éléments « corrects » ou « normaux » autour duquel gravitent toutes sortes de variétés (sociolectes, xénolectes, idiolectes…) et de variations. Toutes les constructions sont donc incluses dans cette description, ce qui permet à l’enseignant en traduction d’aborder d’un point de vue systématisé des problèmes de traduction fréquents dans la pratique professionnelle, notamment pour la traduction de slogans (publicitaires…) ou, par exemple en traduction audio-visuelle ou de jeux vidéo, des constructions sociolectiques (langage enfantin, langue des jeunes...) 2. Il n’existe pas de constructions synonymes : toute différence dans la forme impliquera une différence sémantique ou pragmatique. Outre la portée inter-linguistique de ce postulat, qui balaye toute idée d’équivalences parfaites entre deux constructions de langues différentes et souligne ainsi l’essence même (et la difficulté) de la traduction, il devient aussi plus clair, pour le futur traducteur, que la recherche monolingue de « synonymes » ou de « paraphrases » dans ses efforts de (re)formulation ne peut s’arrêter à la simple consultation d’un dictionnaire des synonymes, qui ne donne bien souvent pas (ou pas assez précisément) les différences de sens ou d’usage entre les diverses propositions. 3. Découle de ce deuxième aspect un troisième, tout aussi important : la notion même de construction dissout le rapport souvent très présent chez l’étudiant-traducteur entre sens et catégorie grammaticale. Il s’agit ici de prendre du recul par rapport, par exemple, à une phrase, et d’en contempler non plus les divers mots mais les ou la construction(s), et par ce truchement, d’en accéder directement au sens. Ce sens étant partie intégrante des constructions à traduire, l’étudiant-traducteur devra alors chercher dans la langue d’arrivée des constructions dont ce même sens est également partie intégrante. Cette façon de procéder s’affranchit des catégories grammaticales traditionnelles présentes dans le texte de départ et dont l’étudiant-traducteur a, au début, tant de mal à se détacher. On voit donc qu’en incluant de façon systématisée l’aspect sémantique non seulement au niveau lexical, mais aussi syntaxique et textuel, la grammaire de construction constitue un fondement idéal aux enseignements et réflexions dans la formation d’un traducteur. Il convient ici toutefois de proposer une adaptation du concept de construction pour l’enseignement de la traduction, en ajoutant directement au couple forme-sens la troisième dimension fondamentale pour la traduction : l’aspect pragmatique

La Vieille dame se met au numérique : un exemple de classe inversée à l’université

Nowadays, students have access to an unprecedented variety of digital resources and tools, allowing for constant contact with foreign languages through multilingual social networks, subtitles and language options on Netflix and YouTube, language learning applications, etc. Still, French grammar classes at a university rely heavily on traditional printed sources, especially at advanced levels. This paper presents and evaluates a video-based inverted class on French grammar designed as an attempt to help students assimilate the complex mechanisms of French grammar more efficiently and to include their daily digital experiences in the learning process. Si le foisonnement actuel d’outils numériques permet un contact intense des étudiants avec les langues étrangères (réseaux sociaux multilingues, langues et sous-titrages à la demande sur Netflix et YouTube, applications linguistiques pour smartphones), l’enseignement de la grammaire au niveau universitaire reste l’affaire des livres et des travaux « sérieux », notamment aux niveaux avancés. Comment alors faire participer la Vieille dame à la révolution numérique? Cet article présente et évalue un cours de niveau C1 en classe inversée, conçu dans une double volonté de mieux accompagner l’assimilation individuelle de la logique de la grammaire française par les étudiants mais aussi d’inclure dans leur apprentissage personnel les ressources numériques qui peuplent leur quotidien

Maschinelle Übersetzung für akademische Texte

In diesem kurzen Leitfaden finden Sie praktische Ratschläge und Hinweise zur Verwendung von neuronalen maschinellen Übersetzungsdiensten (NMT), um deutsche Wissenschaftstexte ins Englische zu übertragen ‒ z. B. für Publikationszwecke oder für Projektanträge. Diese Ratschläge sind das Ergebnis des DIZH-Projekts Machine translation literacy for academics – Pilotstudie zur linguistischen Evaluation der NMT-Übersetzbarkeit von Texten, das von August 2020 bis Januar 2021 am Institut für Übersetzen und Dolmetschen (IUED) lief. Mehr über das Projekt, die Daten oder NMT im Allgemeinen erfahren: [email protected]

Automated text generation and summarization for academic writing

In this chapter, we discuss the implications of automatic text generation for academic writing. We first review the current state of the technology and how it is being used. We then discuss the implications of using automatic text generators for academic writing, including the need for users to be aware of the limitations of the technology and how to use it effectively. We also discuss how the use of automatic text generation can change the traditional stages of writing, and how the content generated by these systems is not justified by semantic or extra-linguistic criteria. We finally argue that notions that have been useful for explaining, analyzing, and teaching academic writing will need to be re-examined in the light of human–machine-interaction. (This abstract has been automatically generated using OpenAI and slightly post-edited; see this article’s Appendix for an explanation.

A new role for translators and trainers: MT literacy consultants

Recent developments in machine translation (MT) might have led some people to believe that soon professional translation will not be needed, but most translator trainers are aware of the high demand for the quality that MT systems cannot deliver without human intervention. It is thus important that professional translators, trainers and their students appreciate when and how MT can best be deployed, even if they do not use it much themselves. This can be accomplished by enhancing their MT literacy, which encompasses an understanding of the basics, risks and benefits of the technology. Trainers can prepare their students to provide advice to clients who might be interested in using MT for their multilingual content but do not have the expertise to judge when it would be enough to meet their needs. Drawing on the example of knowledge dissemination in higher education, this article presents survey results that suggest MT is being used far more widely than previously assumed. We highlight some of the risks associated with uninformed use of this technology, discuss how they can be mitigated by translation professionals with consulting competence, and outline some training scenarios which could contribute to developing societal AI literacy in general

Machine translation literacy : a panorama of practices at Swiss universities and implications for language teaching

This short paper presents the quantitative results of an online survey of Swiss university students and staff on their use of Machine Translation (MT). The analysis of the 3,713 responses throws light on the context, purposes, degree of successive revisions, and ethical considerations surrounding the use of MT. With regards to language teachers and students, the quantitative data allows us to draw three preliminary conclusions: MT is a well-established but unspoken practice in Swiss universities, MT is not seen as an alternative to language learning, and MT is seen and already being used as a tool to improve language skills

“I looked it up in DeepL” : machine translation and digital tools in the language classroom

This article looks at a widespread yet erroneous use of machine translation (MT): looking up single words, thus treating MT systems as online bilingual dictionaries (ODs). After a literature review of this trend in research about MT, we consider data from a large survey that we carried out in 2021 at all Swiss universities on MT use and users’ attitudes. When analysing users’ metalinguistic awareness, we discovered that non-translators perceive the text to translate, mostly at word level, leading to the misuse of MT systems as ODs. Moreover, the survey results revealed confusion between the different digital tools for language learning, namely MT, online parallel corpora like Linguee and ODs. We therefore suggest broadening the scope of MT literacy to include training learners in general digital literacy to enable them to use such tools appropriately

Segmentation as a key issue for translation students

Research on translation competence and acquisition has evolved dramatically over the past decades, especially thanks to new technologies like screen-recording, keystroke-logging and eye-tracking (Massey/Ehrensberger-Dow, 2011). However, the analysis of the captured processes is usually based on traditional linguistic theories, mostly words-and-rules approaches. The limits of such approaches for translation research are visible through the various efforts made over time to define translation units: traductèmes (Vinay & Darbelnet, 1958) culturèmes (Moles, 1967)… Construction grammar (i.a. Croft, 2001) is a usage-based linguistic model defining a language as an inventory of form-meaning pairs (constructions), including lexicon as well as syntactical aspects: for example, [tree] would be a construction as well as the tense Simple past, both being a set of formal conditions linked to a set of meaning conditions. Moreover, constructions can be combined into complex constructions, reflecting the notion of context in translation. In this perspective, translation can be defined as a form of negotiation: acknowledging the meaning of a construction (within in another, more complex, construction) and searching for one or several constructions to convey (ideally) the same meaning in the target language. The concept of meaning is understood in a very broad dimension, including not only semantic, but also pragmatic, illocutive, referential or conative aspects. This allows new insights into the translation process: more particularly by analyzing captured translation processes of students, construction grammar offers a new possibility of reconstructing the steps that led to incorrect translations. An empirical study of German-French student translation recordings carried out in 2017 brought up the problem of segmentation, that is the identification of constructions as meaning units, as a major factor for failed translations. This contribution will present the main findings of this study as well as the didactic implications of the results for translation teachers