《Acta Psychologica》：Exploring learning motivation in the era of generative artificial intelligence among Chinese students majoring in translation and interpreting: A Q methodology study
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本研究聚焦生成式人工智能（GenAI）对翻译硕士（MTI）学生学习动机的影响，采用自下而上的Q方法，探究了五种典型动机类型及其特征，为优化人工智能时代的翻译人才培养提供了实证依据和教学启示。
“ChatGPT将让人类译员无处可去”——在生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）浪潮席卷各行各业的今天，这样的言论在翻译与口译（Translation and Interpreting, T&I）界引发了不小的波澜。对于正在攻读翻译硕士（Master of Translation and Interpreting, MTI）的学生而言，这门旨在培养高级语言服务人才的专业，正面临着前所未有的挑战与机遇。一方面，GenAI能够出色地完成信息检索、文本翻译、润色校对等任务，极大提升了效率；另一方面，其强大的能力也引发了对职业前景的担忧，甚至可能动摇学生的学习动力。那么，在GenAI时代，翻译专业学生们是满怀热情地拥抱变革，还是充满焦虑地被动应对？他们的学习动机呈现出怎样复杂而动态的图景？为了回答这些问题，来自北京外国语大学高级翻译学院的Shuqi Xing和Tianyuan Zhao在《Acta Psychologica》上发表了一项创新性研究。
传统上，对学习动机的探讨多采用自上而下的定量方法，如预设分类框架的大规模问卷调查。然而，GenAI带来的影响是深刻且难以预测的，学生的学习动机作为一个复杂的心理建构，其结构和特征难以被预先假定。为此，本研究果断转向，采用了基于社会建构主义、自下而上的混合方法——Q方法论（Q methodology）。这种方法不预设理论框架，而是让参与者通过对一系列陈述（称为Q样本）进行主观排序（称为Q分类），从而让有意义的观点自然涌现和配置。研究团队从中国12所高校招募了30名MTI在读学生作为参与者（P样本），他们覆盖了不同性别、入学年份、专业方向（笔译、口译、翻译与口译）和学校类型。研究通过系统的文献回顾和焦点小组访谈，构建了一个包含55个条目的最终Q样本，涵盖学习环境、未来发展、个人条件、社会氛围、技能提升以及对GenAI和T&I教育的看法六大主题。参与者使用专门的EQ Web Sort软件完成Q分类，整个过程被录屏以供深入分析。随后，研究人员使用KADE软件对数据进行了以人为中心的因子分析，包括因子提取、旋转，并构建了代表不同观点的因子阵列。最后，结合量化因子阵列和质性的录屏评论、排序后访谈，对涌现出的典型动机类型进行了叙事化阐释。
研究结果揭示了五种截然不同却又存在内在联系的动机类型学：
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4.1. 跨界探索者 (Cross-border explorers)
这类学生并不将T&I视为终身职业，而是将MTI项目视为通往更广阔职业天地的跳板。他们高度认可GenAI的价值，认为人机协作是未来。他们的动机源于对GenAI增强型教学法的积极回应，希望通过学习与GenAI协作的能力，为跨界发展（如进入T&I技术研发等领域）做好准备。他们所在的机构通常已在课程中融入了GenAI内容。
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4.2. 务实实践者 (Pragmatist practitioners)
这类学生的学习动机与其过往的T&I相关学习或职业经历紧密相连，MTI学习是其生涯规划的顺理成章的一步。他们将GenAI主要视为提高T&I实践质量和效率的辅助工具，并强调扎实的T&I基本功才是学习的核心。他们对GenAI辅助学习持谨慎态度，担心过度依赖会阻碍技能发展。
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4.3. 被动接受者 (Passive receivers)
这类学生攻读MTI学位更多是由于学术惯性或缺乏其他选择，而非内在兴趣或职业抱负。然而，在学习过程中，他们逐渐认识到MTI训练在培养高阶思维（如应对GenAI翻译中的伦理、语言问题）方面的重要性，并因此产生了攻读博士学位的动机。他们将学习GenAI视为不可避免的技术趋势，但认为所在机构在此方面的教学整合不足。他们非常看重小班教学和教师的专业支持。
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4.4. 就业寻求者 (Employment seekers)
对这类学生而言，MTI文凭是进入就业市场的“通行证”。他们的选择深受外部劳动力市场状况影响，将攻读硕士学位作为暂缓进入疲软就业市场的一种策略。他们更关注学历证书的认可度，对成为全职译员兴趣不大，并对当前MTI培养与业界需求的脱节感到担忧。因此，他们对将尚未完全成熟的GenAI整合到大学课程中持保留态度。
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4.5. 梦想追逐者 (Dream pursuers)
这类学生怀揣着成为专业译员的理想，其学习动机源于对T&I本身的热爱、先前成功的实践经历以及成为专业人员的自我期许。他们更重视T&I的本体价值以及前GenAI时代所要求的传统专业能力。虽然意识到人机协作的未来，但由于周围学习环境中缺乏强烈的GenAI学习氛围，他们自认并不擅长使用GenAI工具。
在讨论部分，研究深入剖析了这五类动机的共同基础与分化维度。 所有学生都认识到GenAI的效用与局限，坚信人类能动性在GenAI辅助的T&I中不可替代，认可机构教育在应对技术变革中的价值，并且个人经历与职业规划都是重要的动机来源。他们的分化则主要体现在：对GenAI的认知与情感接纳程度不同；对不同外部因素（宏观市场、中观教学法、微观课堂支持）的敏感度不同；对T&I职业的承诺度从长期奉献到视为过渡各不相同；其动机取向在自我效能感、自主动机、受控动机、理想自我、应该自我和学习体验等多个维度上交织，形成了一个复杂的动机系统。
基于这些发现，研究为不同类型的动机者提出了针对性的教学启示。例如，为跨界探索者开设与人工智能、提示工程等相关的跨学科课程；为务实实践者设计聚焦GenAI工具工作流整合的入门课程；为被动接受者组织小规模工作坊以提升其自我效能感；为就业寻求者拓宽专业实践基地，加强产学联系；为梦想追逐者引入更多一线译员参与教学，并鼓励其提升GenAI素养。
结论与意义
本研究通过建构主义、整体论的Q方法，实证揭示了GenAI时代中国MTI学生学习动机的五种典型类型，证明了学习动机是一个复杂、动态的心理系统，难以被简化为内在-外在、工具-整合等二元结构。各种动机取向在整体中相互作用，最终涌现出各具特色又共享基础的动机类型。这一复杂性的凸显，正是GenAI技术带来的新语境所催生的。研究不仅深化了对T&I学习动机这一构念的理解，更重要的是，其为人工智能时代的翻译教学改革提供了宝贵的实证依据和精细化的行动指南。它提示教育者，面对技术变革，学生的反应是多元的，一刀切的教学策略已不再适用，必须识别并回应学生多样的动机图谱，方能有效支持T&I人才培养、教学策略改进和学习心理调适。随着GenAI技术的不断成熟和新的变革必然出现，学习动机需要在新的语境中被持续地再审视，这也有待未来进一步的研究探索。
