Insegnare la traduzione linguistica mediata dall’AI. Didattica della lingua e sviluppo della competenza lessicosemantica

Abstract

Negli ultimi anni, i progressi dell’Intelligenza Artificiale (IA) applicata alla traduzione automatica (Machine Translation,
MT) hanno trasformato in modo significativo le pratiche traduttive, consentendo l’elaborazione rapida e accurata di testi specialistici. Tuttavia, la qualità comunicativa e la sensibilità culturale che caratterizzano la traduzione umana (Human Translation, HT) restano aspetti irrinunciabili, soprattutto nei testi tecnicoscientifici, in cui la correttezza terminologica e la precisione concettuale sono elementi decisivi per la trasmissione del sapere disciplinare. Lo studio qui presentato propone un’analisi comparativa tra traduzioni umane e traduzioni automatiche di testi tratti dal Netter’s Neuroscience Coloring Book (Felten, Maida, 2019), manuale di riferimento per l’apprendimento dell’inglese medico. Attraverso il confronto tra la traduzione professionale italiana e le versioni generate da tre piattaforme di traduzione automatica (ChatGPT,
DeepL e Google Translate), la ricerca indaga le differenze linguistiche, terminologiche e pragmatiche tra i due approcci. Il disegno metodologico si fonda su un’analisi qualitativa e contrastiva di segmenti testuali selezionati, seguita da una fase di postediting, con l’obiettivo di individuare le strategie traduttive, gli errori ricorrenti e i limiti semantici dei sistemi basati su IA. Dal punto di vista didattico, l’indagine mira a valutare il potenziale formativo della comparazione tra HT e MT come strumento per lo sviluppo della competenza linguistica e traduttiva in ambito universitario, con particolare riferimento ai corsi di English for Specific Purposes (ESP). I risultati suggeriscono che l’uso critico e guidato della traduzione automatica può favorire la riflessione metalinguistica, l’ampliamento del lessico specialistico e la consapevolezza interculturale degli
studenti...