B6120 - TECHNOLOGY-ASSISTED INTERPRETING II

Conoscenze e abilità da conseguire

Lo/a studente/ssa conosce ed è capace di utilizzare in modo autonomo le tecniche e gli strumenti software avanzati della trasformazione di testi orali in tempo reale.

Contenuti

Il corso prevede un'introduzione teorica all'interpretazione assistita da computer ed esercitazioni pratiche di interpretazione con il supporto dell'ASR (automated speech recognition) nelle sue varie forme. Verranno presentate e messe in pratica le varie forme di supporto con ASR, sia per singoli elementi di difficoltà (problem trigger), sia sotto forma di live captions o interi script generati automaticamente. La direzione di lavoro sarà EN>IT, con esercitazioni autonome guidate tra la terza lingua di ciascun* student* e l'inglese o l'italiano.

Testi/Bibliografia

Testi di approfondimento suggeriti:

• Chen, Sijia & Jan-Louis Kruger. 2023. The effectiveness of computer-assisted interpreting: A preliminary study based on English-Chinese consecutive interpreting. Translation and Interpreting Studies 18(3). 399–420. https://doi.org/10.1075/tis.21036.che.
• Chen, Sijia & Jan-Louis Kruger. 2024a. Visual processing during computer-assisted consecutive interpreting: Evidence from eye movements. Interpreting. International Journal of Research and Practice in Interpreting 26(2). 231–252. https://doi.org/10.1075/intp.00104.che.
• Chen, Sijia & Jan-Louis Kruger. 2024b. A computer-assisted consecutive interpreting workflow: training and evaluation. The Interpreter and Translator Trainer 18(3). 380–399. https://doi.org/10.1080/1750399x.2024.2373553.
• Defrancq, Bart, Helena Snoeck & Claudio Fantinuoli. 2024. Interpreters’ performances and cognitive load in the context of a CAI tool. In Sharon Deane-Cox, Ursula Böser & Marion Winters (eds.), Translation, interpreting and technological change: innovations in research, practice and training (Bloomsbury Advances in Translation), 38–58. London: Bloomsbury Academic.
• Desmet, Bart, Mieke Vandierendonck & Bart Defrancq. 2018. Simultaneous interpretation of numbers and the impact of technological support. In Claudio Fantinuoli (ed.), Interpreting and technology, 13–27. Berlin: Language Science Press. https://doi.org/10.5281/zenodo.1493291.
• Fantinuoli, Claudio. 2017. Speech recognition in the interpreter workstation. In João Esteves-Ferreira, Juliet Macan, Ruslan Mitkov & Olaf-Michael Stefanov (eds.), Proceedings of the 39th Conference Translating and the Computer, 25–34. London: Editions Tradulex. https://www.asling.org/tc39/wp-content/uploads/TC39-proceedings-final-1Nov-4.20pm.pdf. (7 October, 2024).
  
• Defrancq, Bart & Claudio Fantinuoli. 2021. Automatic Speech Recognition in the booth: Assessment of system performance, interpreters’ performances and interactions in the context of numbers. Target 33(1). 73–102. https://doi.org/10.1075/target.19166.def.
• Fantinuoli, Claudio & Maddalena Montecchio. 2023. Defining maximum acceptable latency of AI-enhanced CAI tools. In Óscar Ferreiro Vázquez, Ana Correia & Sílvia Araújo (eds.), Technological innovation put to the service of language learning, translation and interpreting: insights from academic and professional contexts (Lengua, Literatura, Traducción), vol. 2, 213–225. Berlin: Peter Lang. (15 April, 2022).
  
• Gieshoff, Anne Catherine, Martin Schuler & Zaniyar Jahany. 2024. The augmented interpreter: An exploratory study of the usability of augmented reality technology in interpreting. Interpreting. https://doi.org/10.1075/intp.00108.gie.
  
• Li, Tianyun & Agnieszka Chmiel. 2024. Automatic subtitles increase accuracy and decrease cognitive load in simultaneous interpreting. Interpreting. John Benjamins 26(2). 253–281. https://doi.org/10.1075/intp.00111.li.
  
• Pisani, Elisabetta & Claudio Fantinuoli. 2021. Measuring the impact of automatic speech recognition on number rendition in simultaneous interpreting. In Caiwen Wang & Binghan Zheng (eds.), Empirical Studies of Translation and Interpreting: The Post-Structuralist Approach, 181–197. New York: Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003017400.
• Prandi, Bianca. 2018. An exploratory study on CAI tools in Simultaneous Interpreting: theoretical framework and stimulus validation. In Claudio Fantinuoli (ed.), Interpreting and technology (Translation and Multilingual Natural Language Processing 11), 29–59. Berlin: Language Science Press. https://langsci-press.org/catalog/book/209.
• Prandi, Bianca. 2023. Computer-Assisted Simultaneous Interpreting: A Cognitive-Experimental Study on Terminology (Translation and Multilingual Natural Language Processing 22). Berlin: Language Science Press. https://doi.org/10.5281/zenodo.7143056.
• Van Cauwenberghe, Goran. 2020. Étude expérimentale de l’impact d’un soutien visuel automatisé sur la restitution de terminologie spécialisée. Ghent: Universiteit Ghent MA thesis.
• Yuan, Lu & Binhua Wang. 2023. Cognitive processing of the extra visual layer of live captioning in simultaneous interpreting. Triangulation of eye-tracked process and performance data. Ampersand 11. 100131. https://doi.org/10/gsc8x8.

Metodi didattici

In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutte le studentesse e tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio [https://site.unibo.it/tutela-promozione-salute-sicurezza/it/corsi-di-formazione/formazione-obbligatoria-su-sicurezza-e-salute-per-svolgimento-di-tirocinio-tesi-laboratorio], in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento consisterà in una prova pratica da svolgersi durante le sessioni d'esame. 

Studentesse e studenti con DSA o disabilità temporanee o permanenti (inclusi gravi problemi di salute che interferiscono con il normale svolgimento degli studi) sono pregati di contattare tempestivamente l’ufficio di Ateneo responsabile (Servizio per gli Studenti con Disabilità e con DSA: https://site.unibo.it/studenti-con-disabilita-e-dsa/it), possibilmente prima dell’inizio del corso. Nota bene: sarà cura dell’Ufficio preposto proporre alle studentesse e agli studenti interessati eventuali adattamenti, che dovranno comunque essere sottoposti, con un anticipo di almeno 15 giorni dalla data dell’esame, all’approvazione del/della docente, che ne valuterà l'opportunità anche in relazione agli obiettivi formativi dell’insegnamento.

Strumenti a supporto della didattica

A tutte le studentesse e gli studenti verranno messi a disposizione gli applicativi software richiesti nell'ambito del corso, o li potranno scaricare gratuitamente in autonomia.

I materiali didattici (testi, presentazioni, manuali d'uso ecc) sono resi disponibili attraverso la piattaforma e-learning Virtuale.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Bianca Prandi

Consulta il sito web di Ira Torresi