Maschinelle Übersetzung und Post-Editing im Übersetzungslehrplan – Fallstudie an der Minia Universität –

Angesichts der steigenden Nachfrage nach mehrsprachigen Übersetzungen und der damit einhergehenden Etablierung neuronaler maschineller Translation und Post-Editing in der professionellen Übersetzungspraxis, gewinnt die Integration maschineller Übersetzung in akademische Lehrpläne zunehmend an Bedeutung, um Absolventen besser auf den Arbeitsmarkt vorzubereiten. Die Übersetzerausbildung steht somit vor der Notwendigkeit, ihre Curricula anzupassen und relevante Kompetenzen zu vermitteln. Der EMT-Kompetenzrahmen unterstreicht dabei die Bedeutung der Arbeit mit maschineller Übersetzung als unverzichtbare technologische Teilkompetenz. Vor diesem Hintergrund untersucht der vorliegende Beitrag den MT- und MTPE-Stand im Studiengang Germanistik der Universität Minia aus einer praxisorientierten Perspektive. Es wird eine empirische Untersuchung mit drei Fragebögen durchgeführt, die an professionelle Übersetzer, Studenten und Lehrkräfte gerichtet sind, um die MT- und MTPE-Relevanz im akademischen und praktischen Kontext zu beleuchten. Zudem werden Studenten- und Lehrkräfteeinstellungen erfasst, um die Herausforderungen bei der Integration der maschinellen Übersetzung in die Übersetzerausbildung zu identifizieren und Empfehlungen zu liefern. Die Ergebnisse offenbaren widersprüchliche Einstellungen gegenüber der MT-Kompetenz unter den drei Befragtengruppen sowie eine Diskrepanz zwischen dem derzeitigen Übersetzungscurriculum und den Anforderungen des Arbeitsmarktes. Empfohlen wird eine Neuausrichtung der Übersetzungslehrpläne an der Minia Universität. In diesem Zusammenhang sind zielgerichtete Fortbildungsmaßnahmen für die Lehrkräfte notwendig. Zudem sollen MT- und MTPE-Lernmodule unter Berücksichtigung anderer Teilkompetenzen entwickelt werden, um die Studenten in der richtigen Anwendung der effektiven Techniken zu schulen. Abschließend wird empfohlen, weitere Forschung zur detaillierten Lehrplangestaltung durchzuführen.