基于优化混合式模型的大学英语翻译教学及质量评价研究

摘要

为了解决当前混合教学模式中线上线下任务的设计缺乏连贯性的问题,结合任务型教学理论和混合式教学模式,构建了基于任务的混合式模型,并将其应用到大学英语翻译教学中。为了更好地评价模型的实施效果,研究针对学生翻译的评价,提出了基于预训练模型和对比学习的评价指标,并构建基于GA-BP神经网络的教学质量评价模型。研究结果表明,使用混合式模型的班级在整个学期结束后的总体学习水平均值增长了40.01%,较基准班高10.54%,表明使用基于任务的混合式教学模型的学生获得了更高的翻译水平的提升。实验结果证明了研究提出的混合式模型的实用性和优越性。表明基于GA-BP的神经网络模型对学生成绩的预测准确率高达97.3%,进而利于判断混合式教学模式对大学英语翻译教学的适用情况,促进大学英语翻译教学的调整和改进。