Please use this identifier to cite or link to this item: https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/19453
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПальчевська, Олександра-
dc.contributor.authorГречуха, Леся-
dc.contributor.authorМогілей, Ірина-
dc.date.accessioned2026-11-12T07:45:37Z-
dc.date.available2026-11-12T07:45:37Z-
dc.date.issued2026-05-31-
dc.identifier.citationГречуха Л., Пальчевська О., Могілей І. Еволюція систем автоматизованого перекладу: від традиційних CAT-інструментів до великих мовних моделей. (2026). Викладання мов у вищих навчальних закладах освіти на сучасному етапі. Міжпредметні зв’язки, 48, 25-41. https://doi.org/10.26565/2073-4379-2026-48-02en_US
dc.identifier.issn2073-4379-
dc.identifier.urihttps://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/19453-
dc.description.abstractРозвідка присвячена ґрунтовному аналізу того, як стрімка цифровізація перекладацької індустрії диктує нові вимоги до підготовки майбутніх філологів. Сьогодні ми спостерігаємо не стільки оновлення програмного забезпечення, скільки справжню зміну професійної парадигми: від звичних CAT-інструментів і накопичення памʼяті перекладів до масштабного залучення великих мовних моделей. У роботі простежено еволюційний шлях, коли нейронні мережі та генеративний штучний інтелект стають не простими помічниками, а повноцінними когнітивними партнерами перекладача. Зосереджено увагу на докорінній трансформації ролі фахівця. Сучасний перекладач поступово відходить від традиційної роботи з «чистим аркушем», опановуючи навички промпт-інжинірингу та інтелектуального постредагування. Аналізуючи досвід таких платформ, як RWS Trados та MemoQ, автори підкреслюють, що майбутнє перекладацької галузі за гібридними екосистемами, де технологічна потужність ШІ поєднана з термінологічною строгістю класичного інструментарію. Центральною ідеєю розвідки є перехід від закритої моделі «чорної скриньки» до прозорої концепції «білої скриньки». Це дозволяє вивести використання нейромереж із площини академічної недоброчесності в зону свідомого навчання. Запропоновано дієвий механізм – запровадження обовʼязкових для перекладача звітів про взаємодію з ШІ. У такому форматі студент не лише звітує про готовий текст, а й обґрунтовує логіку своїх запитів та кожне виправлення, зроблене після машини. Це перетворює вимогу доброчесності з формальної заборони на органічний елемент професійної етики. Практична значущість дослідження полягає в розробці алгоритму лабораторної роботи, що базується на принципах критичної грамотності. Пропонований метод мультисистемного порівняння перекладів навчає здобувачів освіти розрізняти буквальне кодування та «галюцинації» ШІ. У висновках наголошено, що нова цифрова спроможність філолога – це передусім синергія високих технологій, етичної відповідальності та критичного мислення в межах моделі «людина в циклі».en_US
dc.language.isouaen_US
dc.subjectавтоматизовані системи перекладуen_US
dc.subjectвеликі мовні моделіen_US
dc.subjectгенеративний штучний інтелектen_US
dc.subjectнейронний машинний перекладen_US
dc.subjectпостредагуванняen_US
dc.titleЕВОЛЮЦІЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЗОВАНОГО ПЕРЕКЛАДУ: ВІД ТРАДИЦІЙНИХ CAT-ІНСТРУМЕНТІВ ДО ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙen_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:2026



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.