Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Çeviri Teknolojileri ve Makine Çevirisi MTFXXXX37.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Batı Dil. ve Edeb. ABD Diller ve Kültürlerarası Çeviribilim Yüksek Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBatı Dilleri ve Edebiyatı Bölümü
Dersin KoordinatörüSenem Öner Bulut
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıÇeviri ve dil hizmetleri sektöründe kullanılan Bilgisayar Destekli Çeviri (BDÇ) araçlarının işlevleri ile makine çevirisi sonrası düzeltme, makine çevirisi öncesi düzeltme ve makine çevirisi kalite değerlendirmesine ilişkin betimleyici ve uygulamalı çalışmalar yürütmek.
Dersin İçeriğiBilgisayar Destekli Çeviri (BDÇ) araçları, terminoloji araçları, kalite kontrol araçları, proje yönetimi araçlarının kullanıma ilişkin güncel uygulamalar. Makine çevirisi sonrası düzeltmenin tanımı, seviyeleri ve gereklilikleri. Makine çevirisi sonrası düzeltme araçlarının kullanımı. Makine çevirisi öncesi düzeltmenin tanımı ve gereklilikleri. Kontrollü dil ve teknik metin yazarlığı uygulamaları. Makine çevirisi kalite değerlendirmesi, hata analizi ve uluslararası kalite metrikleri.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Alimen, Nilüfer, and Senem Öner Bulut. 2020. “Çevirinin Teknolojikleşmesi Bağlamında İnsan Çevirmenin Rollerini Yeniden Düşünmek: Çevirmen Eğitiminde Teknik Metin Yazarlığı.” Turkish Studies – Language and Literature 15 (3): 1047-1062.
  • Canım Alkan, Sinem. 2017. “Bulut Tabanlı Bir Çeviri Yönetim Sisteminin Çevirmenler Açısından Avantaj ve Dezavantajları Üzerine Bir Değerlendirme.” Electronic Turkish Studies 12(23): 69-88.
  • Castilho, Sheila, Stephen Doherty, Federico Gaspari and Joss Moorkens. 2018. “Approaches to Human and Machine Translation Quality Assessment,” Translation Quality Assessment. Machine Translation: Technologies and Applications, Moorkens J., Castilho S., Gaspari F., Doherty S. (eds.). Vol 1. Springer, Cham, 9-38.
  • Çetiner, Caner. 2022. “Bilgisayar Destekli Çeviri (BDÇ) Araçlarındaki Kalite Güvence İşlevinin Çevirmen Eğitimindeki Etkileri.” Turkish Studies - Language 17(1): 167-185.
  • Flanagan, Marian and Tina Paulsen Christensen. 2014. “Testing Post-Editing Guidelines: How Translation Trainees Interpret Them and How to Tailor Them for Translator Training Purposes.” The Interpreter and Translator Trainer 8(2): 257-275.
  • Garcia, Ignacio. 2011. “Translating by Post-Editing: Is It the Way Forward?” Machine Translation 25 (3): 217-237.
  • Mercader-Alarcón, Julia and Felipe Sánchez-Martínez. 2016. “Analysis of Translation Errors and Evaluation of Pre-Editing Rules for the Translation of English News Texts into Spanish with Lucy LT.” Traducció i dispositius mòbils Revista Tradumàtica: Tecnologies de la Traducció 14: 172-186.
  • Öner Bulut, Senem. 2019. “Integrating Machine Translation into Translator Training: Towards ‘Human Translator Competence’?” transLogos, 2(2): 1-26.
  • Öner Bulut, Senem. 2019a. “Future Professional Profile and Agency of the Human Translator: A Survey on Human-Machine Tension in the Context of the Technologization of Translation,” Çeviribilimde Araştırmalar, Seda Taş (ed.). Istanbul: Hiperyayın, 93-122.
  • Öner, Işın and Senem Öner Bulut. 2021. “Post-Editing Oriented Human Quality Evaluation of Neural Machine Translation in Translator Training: A Study on Perceived Difficulties and Benefits.” transLogos 4(1): 100-124.
  • Şahin, Mehmet. 2015. “Çevirmen Adaylarının Gözünden İngilizce - Türkçe Bilgisayar Çevirisi ve Bilgisayar Destekli Çeviri: Google Deneyi.” Çeviribilim ve Uygulamaları (21): 43-59.
  • Vieira, Lucas Nunes. 2019. “Post-Editing of Machine Translation,” The Routledge Handbook of Translation and Technology, Minako O’Hagan (ed.). London: Routledge, 319-335.
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler güncel bilgisayar destekli çeviri araçlarının işleyişine ilişkin değerlendirme yapabileceklerdir.
  2. Öğrenciler makine çevirisi uygulamalarının çevirmenlik mesleği üzerindeki etkisi konusunda eleştirel farkındalık geliştireceklerdir.
  3. Öğrenciler makine çevirisine ilişkin farklı uygulamalar konusunda kuramsal ve uygulamya dayalı bilgi ve deneyim kazanacaklardır.
  4. Öğrenciler farklı düzeylere ve gerekliliklere göre makine çevirisi sonrası düzeltme yapabileceklerdir.
  5. Öğrenciler temel düzeyde makine çevirisi öncesi düzeltme ve makine çevirisi kalite değerlendirmesi yapabileceklerdir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Bilgisayar Destekli Çeviri (BDÇ) araçları: güncel uygulamalar-Iİlgili kaynaklar
2Bilgisayar Destekli Çeviri (BDÇ) araçları: güncel uygulamalar-IIİlgili kaynaklar
3Terminoloji ve kalite kontrol araçlarıİlgili kaynaklar
4Makine çevirisi sonrası düzeltme: tanımlar, seviyeler ve gereklilikler-Iİlgili kaynaklar
5Makine çevirisi sonrası düzeltme: tanımlar, seviyeler ve gereklilikler-IIİlgili kaynaklar
6Makine çevirisi sonrası düzeltme uygulaması-IUygulama
7Makine çevirisi sonrası düzeltme uygulaması-IIUygulama
8Ara Sınav 1
9Makine çevirisi öncesi düzeltme, kontrollü dil ve teknik metin yazarlığı: tanımlar ve gerekliliklerİlgili kaynaklar
10Makine çevirisi öncesi düzeltme, kontrollü dil ve teknik metin yazarlığı uygulaması-IUygulama
11Makine çevirisi öncesi düzeltme, kontrollü dil ve teknik metin yazarlığı uygulaması-IIUygulama
12Makine çevirisi kalite değerlendirmesi, hata analizi ve uluslararası kalite metrikleriİlgili kaynaklar
13Makine çevirisi kalite değerlendirmesi uygulaması-Iİlgili kaynaklar
14Makine çevirisi kalite değerlendirmesi uygulaması-IIİlgili kaynaklar
15Final
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım130
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev130
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar130
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması1310
Derse Özgü Staj
Ödev120
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)120
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)116
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok