Der Einfluss neuer Technologien auf die Ausbildung von Translatoren / The Influence of New Technologies on Translator and Interpreter Education
Bianca Prandi (Volume editor)
Astrid Schmidhofer (Volume editor)
Summary
In recent years, technological developments—driven primarily by advances in artificial intelligence (AI)—have led to rapid, almost revolutionary changes in the translation industry and, to a slightly lesser extent, the interpreting sector. The fourteen chapters in this volume explore the far-reaching impact of AI on translator and interpreter education, covering topics ranging from translation didactics and post-editing to interpreter training and language education.
Excerpt
Table Of Contents
- Abdeckung
- Titelblatt
- Copyright-Seite
- Inhaltsverzeichnis/Contents
- Preface
- Vorwort
- Digital literacy: what is it, and do translators and interpreters need it? (Sonja Trzin Berta)
- 1. Introduction
- 2. Definition of digital literacy
- 3. Digital literacy models and their main characteristics
- 3.1 European Commission’s Digital Competence Framework for Citizens (DigComp)
- 3.2 UNESCO’s Digital Literacy Global Framework
- 3.3 Digital Intelligence (DQ) Framework
- 3.4 Assemblage approach to digital literacy
- 3.5 Digital literacy and AI literacy in translation and interpreting
- 4. Media landscape and the challenges it brings to the interplay of media consumption and digital literacy
- 4.1 Modern-day media consumption trends
- 4.2 The characteristics of online and social media
- 4.3 The challenges that online and social media bring
- 5. Do translators and interpreters need digital literacy?
- 5.1 What can be done to strike the right balance?
- 6. Conclusion
- Bibliography
- An artificial intelligence literacy framework for translation, interpreting and specialised communication (Ralph Krüger)
- 1. Introduction
- 2. Predecessors of the domain-specific AI literacy framework
- 2.1 Professional MT literacy framework
- 2.2 DataLitMT framework
- 2.3 Generic AI literacy framework by Long and Magerko (2020)
- 3. AI literacy framework for translation, interpreting and specialised communication
- 3.1 Understanding the technical foundations of MM-LLMs
- 3.2 Determining the domain-specific performance of MM-LLMs
- 3.3 Interacting adequately with MM-LLMs
- 3.4 Implementing MM-LLMs in language industry workflows
- 3.5 Considering ethical/societal aspects of MM-LLMs
- 4. Outlook: planned didactic operationalisation of the framework
- Bibliography
- Translation students’ use of generative AI-driven tools for language learning and translation (Jim J. J. Ureel, Enrique Cerezo Herrero, Astrid Schmidhofer, Melita Koletnik)
- 1. Introduction
- 2. Industry perspectives and employability
- 3. AI literacy
- 4. Our study
- 4.1 Methodology
- 4.2 Sample
- 4.3 Instruments and procedures
- 4.4 Data analysis
- 4.5 Results and discussion
- 4.5.1 Familiarity with AI tools
- 4.5.2 Academic experiences with using AI tools
- 4.5.3 Perspectives on AI tools as applied to learning
- 4.5.4 Attitudes towards AI tools
- 5. Conclusion
- Bibliography
- Vorteile des Einsatzes von maschineller Übersetzung (MÜ) in den Anfangsphasen der Übersetzerausbildung: Mensch-Maschine-Interaktion in soziokonstruktivistischen Lehrveranstaltungen (Belén Lozano Sañudo)
- 1. Einleitung
- 2. MÜ in der Übersetzerausbildung
- 3. MÜ als Prozess: neue Rollen und Kompetenzen des Humanübersetzers
- 4. MÜ als Instrument in den Händen von Humanübersetzern
- 5. MÜ im Rahmen des soziokonstruktivistischen Ansatzes
- 6. Didaktische Einheit zur Entwicklung des beruflichen self-concept
- 7. Fazit
- Quellenverzeichnis
- NMT and AI in undergraduate translation courses (English/Serbian) (Borislava Eraković)
- 1. Introduction
- 1.1 Information mining competence
- 1.2 Post-editing of NMT: binary errors
- 2. Educational context
- 2.1 Classroom scenarios and content
- 2.1.1 News translation (T2)
- 2.1.2 Translation of specialised texts (T3)
- 2.1.3 Final tests
- 3. Results and discussion
- 3.1 Information mining test
- 3.1.1 What types of translation problems do students identify as searchable online?
- 3.1.2 Which search strategies and actions do they employ?
- 3.1.3 How relevant are the sources they find?
- 3.2 Post-editing binary errors in NMT
- 3.2.1 Identification and correction of binary errors in a Google-translated text (T2)
- 3.2.2 Self-assessment of the influence of NMT on errors
- 4. Conclusions
- Bibliography
- “I feel somewhat constrained by the raw output…”: a case study on teaching post-editing in translator training (Maria Elisa Fina)
- 1. Introduction
- 2. Literature review
- 2.1 PE skills and competences
- 2.2 Course contents in PE training
- 2.3 Other relevant literature
- 3. MT and PE teaching in Italian universities
- 4. Course description
- 4.1 Students
- 4.2 Course objectives and topics
- 4.3 Students’ response to MT and PE
- 4.4 Structure of the PE assignments
- 4.4.1 Sub-task 1: MT output analysis
- 4.4.2 Sub-task 2: light vs full PE
- 4.4.3 Sub-task 3: PE vs translation
- 4.4.4 Sub-task 4: accompanying e-mail
- 4.5 Other aspects of the course
- 5. PE vs translation: survey
- 6. Future improvements and concluding remarks
- Bibliography
- Target text didacticisation for learning and teaching translation concepts: comparative analysis of human vs machine translations for the assessment of asymmetrical text interpretations (Juan Antonio Albaladejo Martínez)
- 1. Introduction
- 2. Concept of anisomorphism
- 3. L&T method
- 3.1 Course design
- 3.2 TBA in translation
- 3.3 DU design
- 3.4 Tasks and activities
- 4. Procedure: partial exemplification of task 4
- 4.1 ST
- 4.2 TTs and their selection
- 4.3 TT analysis
- 5. Results and final remarks
- Bibliography
- The educational value of post-editing automated poetry translations in early stage translator training (Katharina Walter)
- 1. Introduction
- 2. Classroom experiment on poetry translation with(out) DeepL
- 2.1 Experiment design
- 2.2 Analysis
- 3. Theoretical foundation: a brief excursion to poetry translation with LLMs
- 4. Recent research on Johann Nestroy’s Der Talisman for an alternative outlook on literary translation with machine assistance
- 5. Conclusion
- Bibliography
- Zwischen „Horror“ und „Achterbahn der Gefühle“. Zur Einstellung von Studenten gegenüber dem Einsatz von KI-Lösungen im interlingualen Untertitelungsprozess (Marco Agnetta)
- 1. Zur Einführung
- 2. Zum Stand der Forschung
- 3. Zur automatischen Untertitelung
- 4. Zum Experiment
- 5. Ergebnisse
- 5.1 Zur Einstellung gegenüber dem KI-basierten Untertiteln
- 5.2 Zum zeitlichen Aufwand
- 5.3 Zu den Grenzen und der Replizierbarkeit des Experiments
- 6. Fazit und Ausblick
- Quellenverzeichnis
- Terminologie vor den Herausforderungen und Chancen von KI (Rossella Resi, Christian Lang)
- 1. Einführung
- 2. Terminologie zu KI
- 3. Kompetenzen und Berufsbilder für Terminolog:innen
- 4. KI-Tools in den Prozessen der Terminologiearbeit
- 4.1 Automatische Termextraktion (ATE)
- 4.1.1 ATE in der Terminologielehre
- 4.1.2 ATE und KI
- 4.2 Clustering und Relationsextraktion
- 4.3 Definition und Recherche mit Hilfe von KI
- 4.3.1 Prompting
- 4.3.2 Semantische Suche und RAG
- 5. Terminologiearbeit für die KI
- 6. Schlussfolgerung: artificial intelligence must know terms
- Quellenverzeichnis
- Annex I Kostenlose Software für Terminologieextraktion
- Assessing the impact of artificial intelligence on translation project management competences: an exploratory study (Irene Fuentes-Pérez, Cristina Plaza-Lara)
- 1. Introduction
- 2. Theoretical framework
- 3. Methodology
- 3.1 Participant selection process
- 3.2 Sample
- 3.3 Interview structure
- 3.4 Transcription and coding
- 4. Analysis of results
- 5. Discussion and conclusions
- Acknowledgements
- Bibliography
- Appendix 1: Semi-structured interview
- Section 1: Background information
- Section 2: Tools and processes
- Interpreting in the age of AI: a new curriculum adapting training to future market demands (Bianca Prandi, Ira Torresi, Nicoletta Spinolo)
- 1. Introduction: motivation for the new curriculum
- 2. Theoretical framework
- 3. Curriculum design: teaching methods and activities
- 4. Assessing course effectiveness: an action-research approach
- 5. Concluding remarks
- Note
- Bibliography
- Future skills für die translationsorientierte Sprachlehre im Kontext von KI-Tools (Eva Seidl)
- 1. Einleitung
- 1.1 Enkulturation begleiten
- 1.2 Autonomie fördern
- 1.3 Zukunftsängste nehmen
- 2. Zur Rolle des Humanen in der Sprachlehre
- 2.1 Freude am Sprachenlernen und -lehren
- 2.2 Fokussierte Aufmerksamkeit
- 3. Eine human-zentrierte translationsorientierte Sprachlehre
- 3.1 Sichtbarkeit
- 3.2 Interdisziplinarität
- 4. Future Skills in der Kritik
- 5. Future Skills für TILLT revisited
- 5.1 Textkompetenz ohne und mit KI
- 5.2 Reflexionskompetenz auch über KI
- 5.3 Kommunikationskompetenz ohne, mit und über KI
- 5.4 Selbstregulationskompetenz trotz und wegen KI
- 6. Fazit und Ausblick
- Quellenverzeichnis
- ChatGPT als Tutor und Korrekturwerkzeug in der translationsorientierten Sprachausbildung (TILLT) (Saverio Carpentieri, Natalie Mair, Astrid Schmidhofer)
- 1. Einleitung
- 2. ChatGPT als Tutor beim Sprachenlernen
- 2.1 ChatGPT als Tutor: Stand der Forschung
- 2.2 ChatGPT als Tutor: Anwendungsbeispiele
- 3. ChatGPT als Korrekturwerkzeug beim Sprachenlernen
- 3.1 ChatGPT als Korrekturwerkzeug beim Sprachenlernen: Stand der Forschung
- 3.2 ChatGPT als Korrekturwerkzeug beim Sprachenlernen: Anwendungsbeispiele
- 4. Fazit
- Quellenverzeichnis
Preface
In recent years, technological developments primarily fuelled by advances in artificial intelligence (AI) have led to rapid, almost revolutionary changes in the translation industry and, to a lesser extent, the interpreting industry. This presents educational institutions with the challenge of adapting their programmes to meet the employability requirements set out in the key pillars of the European Higher Education Area. At the same time, such adjustments are often aimed at presenting training programmes as market-relevant and future-proof and thus counteracting declining enrolment rates.
Against this backdrop, the present volume strives to contribute to mapping AI-induced developments in translation studies training programmes. With this aim in mind, we have sought to include both general perspectives and texts focused on specific phases of training. The chapters were contributed by authors from 12 universities in seven European countries, thus providing a diverse picture of developments in translation studies programmes in the European area.
The first part of this volume deals with general questions concerning the use of generative AI tools. Accordingly, the first two contributions focus on the concept of AI literacy, which is currently being discussed – not only in translation studies, but also in other disciplines – as an important goal of modern university education. The importance of familiarity with this concept is examined by Sonja Trzin Berta (University of Innsbruck). In her chapter, she highlights the risks of digitalisation and presents various models of AI literacy that should enable students to overcome the challenges associated therewith. The chapter by Ralph Krüger (TH Köln - University of Applied Sciences) introduces a definitive proposal for the field of translator and interpreter training; therein, the author presents a domain-specific framework of AI literacy for translation, interpreting and specialised communication with various levels of competence that also takes into account automation trends in the language-services industry. The contribution by Jim Ureel (University of Antwerp), Enrique Cerezo Herrero (University of Valencia), Astrid Schmidhofer (University of Innsbruck) and Melita Koletnik (University of Maribor and University of Vienna) explores how and for what purposes students of translation studies programmes use generative AI-based tools.
The subsequent part of the volume is dedicated to the use of AI tools in translator training. The chapter by Belén Lozano Sañudo (University of Valencia) illustrates how machine translation (MT) can be used at an early stage to raise awareness of the potential and limitations of MT and to boost motivation, taking the translation of advertising texts as an example. Borislava Eraković (University of Novi Sad) presents a study on research skills and post-editing using MT and generative AI in the early stages of translator training and emphasises the need for targeted training of these skills. Maria Elisa Fina (Ca’ Foscari University of Venice) offers specific suggestions on how students can be introduced to post-editing and develop the necessary competences required.
The following three contributions focus on specific areas of translator training. Juan Antonio Albaladejo Martínez (University of Alicante) uses the example of a short literary text to outline a teaching unit in which students use MT and AI-generated translations to compare and analyse different solutions to previously identified translation problems. The chapter by Katharina Walter (University of Innsbruck) explores the effects of using MT and generative AI on students’ creativity when translating a poem and how these tools can nevertheless be used effectively in the translation of poetry. In his chapter, Marco Agnetta (University of Innsbruck) looks at the automation of individual steps in the subtitling of videos and discusses how students evaluate the process when working in different language combinations.
The penultimate section of this volume brings together contributions from other areas of translator training. It begins with a chapter by Rossella Resi (University of Innsbruck) and Christian Lang (Kaleidoscope GmbH), who analyse in detail the challenges posed by AI to terminology and its teaching in university courses. Irene Fuentes-Pérez (University of Alcalá de Henares) and Cristina Plaza-Lara (University of Málaga) discuss the impact of AI on project management and the skills required for the new era based on an exploratory interview study. The section is rounded off by a chapter on interpreter training by Bianca Prandi, Ira Torresi and Nicoletta Spinolo (University of Bologna), who present the new Interpreting and Technologies for Communication (InTeCo) curriculum in the master’s degree programme in Interpreting, which has been offered at the University of Bologna since the winter semester of 2024/25.
The final section of the volume includes two contributions on translation-oriented language training. Eva Seidl (University of Graz) discusses which skills should be prioritised in this training in the age of AI tools. The usefulness of such tools as a tutor and proofreading resource in this context is examined by Saverio Carpentieri, Natalie Mair and Astrid Schmidhofer (University of Innsbruck) with reference to the language pairs German/Italian and German/Spanish.
All of the contributions to this volume could be submitted in either German or English. In the German-language contributions, authors were free to select their preferred default form regarding gender-inclusive language.
We would like to thank Stefanie Pörnbacher and Matthias Schaffrath, who contributed to the editing of the texts, as well as our colleagues who assisted us in the peer review process.
The editors
Innsbruck, February 2026
Vorwort
In den letzten Jahren haben technologische Entwicklungen, die vor allem auf Fortschritten im Bereich der KI basieren, zu rasanten, fast revolutionären Veränderungen in der Übersetzungsindustrie und, in etwas geringerem Ausmaß, der Dolmetschbranche geführt. Dies stellt Ausbildungsstätten vor die Herausforderung, ihre Programme so umzustellen, dass diese der in den Grundpfeilern des Europäischen Hochschulraums geforderten Employabilität gerecht werden. Gleichzeitig zielen solche Anpassungen oft auch darauf ab, Ausbildungsprogramme als marktrelevant und zukunftsfähig zu präsentieren und damit rückläufigen Studierendenzahlen entgegenzuwirken.
Vor diesem Hintergrund möchte der vorliegende Band einen Beitrag dazu leisten, die KI-induzierten Entwicklungen in translationswissenschaftlichen Ausbildungsprogrammen abzubilden. Dabei war es uns ein Anliegen, sowohl allgemeine als auch auf bestimmte Phasen der Ausbildung fokussierte Perspektiven zu berücksichtigen. Die Texte wurden von Beitragenden aus 12 Universitäten in 7 europäischen Ländern verfasst und bieten daher ein vielfältiges Bild der Entwicklungen in der translationswissenschaftlichen Ausbildung im europäischen Raum.
Der erste Block beschäftigt sich mit allgemeinen Fragen der Nutzung von generativen KI-Tools. Die ersten beiden Beiträge thematisieren das Konzept der KI literacy, das derzeit – nicht nur in der Translationswissenschaft, sondern auch in vielen anderen Disziplinen – als wichtige Zielsetzung moderner universitärer Ausbildung diskutiert wird. Deren Bedeutung zeigt Sonja Trzin Berta (Universität Innsbruck) auf. Sie beleuchtet in ihrem Kapitel Risiken der Digitalisierung und stellt verschiedene Modelle der KI literacy vor, die dazu befähigen sollen, die mit der Digitalisierung verbundenen Herausforderungen zu bewältigen. Einen konkreten Vorschlag für das Feld der translationswissenschaftlichen Ausbildung bietet der Beitrag von Ralph Krüger (TH Köln); darin stellt der Autor ein domänenspezifisches Framework der KI literacy für das Übersetzen, das Dolmetschen und die Fachkommunikation mit verschiedenen Kompetenzniveaus vor, das auch auf Automatisierungstendenzen in der Sprachdienstleistungsindustrie eingeht. Wie und wofür Studierende translationswissenschaftlicher Studiengänge auf generativer KI basierende Tools konkret nutzen, wird im Beitrag von Jim Ureel (Universität Antwerpen), Enrique Cerezo Herrero (Universität Valencia), Astrid Schmidhofer (Universität Innsbruck) und Melita Koletnik (Universität Maribor und Universität Wien) untersucht.
Der nächste Teil ist dem Einsatz von KI-Tools in der Übersetzungsdidaktik gewidmet. Das Kapitel von Belén Lozano Sañudo (Universität Valencia) zeigt anhand von Werbetexten, wie maschinelle Übersetzung bereits im frühen Stadium zur Sensibilisierung für die Möglichkeiten und Grenzen der MÜ und Steigerung der Motivation eingesetzt werden kann. Borislava Eraković (Universität Novi Sad) stellt eine Studie zu Recherchekompetenz und Post-Edition mithilfe von MÜ und generativer KI in der Frühphase der Übersetzungsausbildung vor und weist auf die Notwendigkeit hin, diese Kompetenzen gezielt zu trainieren. Konkrete Vorschläge dazu bietet der Beitrag von Maria Elisa Fina (Ca’ Foscari Universität Venedig), der beschreibt, wie Studierende an das Posteditieren herangeführt werden und die dafür erforderlichen Kompetenzen entwickeln können.
Die nächsten drei Beiträge thematisieren spezifische Bereiche der Übersetzungsdidaktik. Juan Antonio Albaladejo Martínez (Universität Alicante) skizziert am Beispiel eines kurzen literarischen Texts eine Unterrichtseinheit, in der Studierende anhand von MÜ und KI-generierten Übersetzungen verschiedene Lösungen zu zuvor identifizierten Übersetzungsproblemen vergleichen und analysieren. Die Arbeit von Katharina Walter (Universität Innsbruck) untersucht mithilfe eines Gedichts, welche Auswirkungen der Einsatz von MÜ und generativer KI auf die Kreativität der Studierenden beim Übersetzen haben und wie diese Tools dennoch sinnvoll in der Lyrikübersetzung eingesetzt werden können. Der Text von Marco Agnetta (Universität Innsbruck) beschäftigt sich mit der Automatisierung einzelner Schritte bei der Untertitelung von Videos und wie Studierende diese für die Arbeit in unterschiedlichen Sprachkombinationen bewerten.
Der vorletzte Block vereint Beiträge aus anderen Bereichen der translationswissenschaftlichen Ausbildung. Er beginnt mit dem Kapitel von Rossella Resi (Universität Innsbruck) und Christian Lang (Kaleidoscope GmbH), die die Herausforderungen, vor die KI die Terminologie und deren Vermittlung in der universitären Lehre stellt, ausführlich analysieren. Die Auswirkungen von KI auf das Projektmanagement und die für die neue Ära notwendigen Kompetenzen wurden von Irene Fuentes-Pérez (Universität Alcalá de Henares) und Cristina Plaza-Lara (Universität Málaga) in einer explorativen Interviewstudie untersucht. Abgerundet wird dieser Block durch ein Kapitel zur Dolmetschausbildung: Bianca Prandi, Ira Torresi und Nicoletta Spinolo (alle Universität Bologna) stellen den neuen Studienplan Interpreting and Technologies for Communication (InTeCo) im Master Dolmetschen vor, der seit dem Wintersemester 2024/25 an der Universität von Bologna angeboten wird.
Die abschließende Sektion umfasst zwei Beiträge zur translationsorientierten Sprachausbildung. Eva Seidl (Universität Graz) diskutiert, welche Kompetenzen in Zeiten von KI-Tools in der translationsorientierten Sprachausbildung besonders stark gefördert werden sollten. Die Nutzbarkeit solcher Tools als Tutor und Korrekturwerkzeug in diesem Kontext wird von Saverio Carpentieri, Natalie Mair und Astrid Schmidhofer (alle Universität Innsbruck) anhand der Sprachenpaare Deutsch/Italienisch und Deutsch/Spanisch untersucht.
Die Beiträge konnten wahlweise auf Deutsch oder Englisch verfasst werden. In deutschsprachigen Beiträgen entschieden die Verfassenden selbst, in welcher Form sie gendergerechte Sprache nutzen.
Wir bedanken uns auch herzlich bei Stefanie Pörnbacher und Matthias Schaffrath, die an der redaktionellen Bearbeitung der Texte mitgewirkt haben, sowie bei allen, die uns beim Peer-Review unterstützt haben.
Die Herausgeberinnen
Innsbruck, im Februar 2026
Digital literacy: what is it, and do translators and interpreters need it?
University of Innsbruck
ABSTRACT
The world has become increasingly digital, affecting media consumption habits and lifestyles. Excessive use of online media and the widespread use of generative artificial intelligence (GenAI) bring many challenges – political polarisation, fake news, attention problems, overreliance on technology, deterioration of language skills and less engagement in democratic and civic activities. It is believed that digital literacy could help mitigate these issues. Digital literacy is a multifaceted concept, with several different frameworks in use. These frameworks were put forward by organisations such as the OECD, UNESCO, and the European Commission for the development of policies, achievement and measurement of goals such as the SDGs. In translation and interpreting, digital literacy has mostly been applied in the context of machine translation and GenAI, while topics such as media literacy and balanced use of technology have not been prominently featured. As translators and interpreters rely heavily on the use of media in many aspects of their work, it is important for digital literacy to comprise media literacy and other literacies which allow for effective use of modern technology.
Keywords: digital literacy, media consumption, social media, internet, AI
1. Introduction
It is no understatement that rapid technological development has radically transformed how we live and learn and, with that, how we work. Reading newspapers or watching TV to get the latest news is history, as are the days when the internet or a hand-held device were novel. Social media and AI seem to rule the world of younger generations.
This, in turn, leads to the following question: What could this new way of media and technology consumption do to translation and interpreting students? Many potential problems arise from using the latest technology, most notably AI and social media: fake news and disinformation, shorter attention span, overreliance on the new technology, the perpetuation of different biases, information overload, lack of critical thinking skills, mental health issues and even media addiction (Chan/Colloton 2024, pp. 57–58).
Details
- Pages
- XIV, 354
- Publication Year
- 2026
- ISBN (PDF)
- 9783631917763
- ISBN (ePUB)
- 9783631917770
- ISBN (Hardcover)
- 9783631917756
- DOI
- 10.3726/b21748
- Language
- German
- Publication date
- 2026 (April)
- Keywords
- AI translation studies translator education technology KI Translationsdidaktik Translationswissenschaft Technologie
- Published
- Berlin, Bruxelles, Chennai, Lausanne, New York, Oxford, 2026. xiv, 354 S., 25 s/w Abb., 27 Tab.
- Product Safety
- Peter Lang Group AG
Biographical notes
Alena Petrova (Volume editor)
Bianca Prandi (Volume editor)
Astrid Schmidhofer (Volume editor)
Alena Petrova ist assoziierte Professorin am Institut für Translationswissenschaft der Universität Innsbruck. Bianca Prandi ist Assistenzprofessorin am Dipartimento di Interpretazione e Traduzione der Universität Bologna. Astrid Schmidhofer ist Senior Scientist am Institut für Translationswissenschaft der Universität Innsbruck. Alena Petrova is an associate professor at the Department of Translation Studies of the University of Innsbruck. Bianca Prandi is an assistant professor (tenure-track) at the Department of Interpretation and Translation of the University of Bologna. Astrid Schmidhofer is a senior scientist at the Department of Translation Studies of the University of Innsbruck.
