文學院
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院成立於民國44年，歷經50餘年的銳意發展，目前設有國文、英文、歷史、地理、臺文等5個學系、翻譯和臺灣史2個獨立所，以及全球華人寫作中心和國際臺灣學研究中心。除臺史所僅設碩士班，其餘6個系所均設有碩、博士班；目前專兼任教師近250人，學生約2500餘人。
本院早期以培養優秀中學國文、英文、歷史和地理教師為鵠的，臺灣中學語文和史地教育的實踐與成功，本院提供不可磨滅的貢獻。近年來，本院隨師範體系轉型而調整發展方向，除維持中學師資培育的優勢外，也積極朝理論研究和實務操作等面向前進。目前，本院各系所師培生的教師檢定通過率平均在95%以上；非師培生在文化、傳播、文學、應用史學及環境災害、地理資訊系統等領域發展，也已卓然有成。
本院各系所教師的研究能量極為豐富，參與國內外學術活動相當活躍。根據論文數量、引用次數等指標所作的學術力評比，本院居人文領域全國第2名。各系所之間，無論是教師的教學與研究，或學生的生活與學習，都能相輔相成、榮辱與共，彼此渾然一體，足堪「為師、為範」而無愧。
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Item 比較專業譯者與終端使用者對ChatGPT翻譯功能的態度(2024) 吳品秀; Wu, Pin-Hsiu2022年問世的生成式語言模型ChatGPT經常被大眾作為翻譯工具使用。而專業譯者與終端使用者使用機器翻譯系統的情境與目的可能不同，或許也會導致兩族群對ChatGPT翻譯功能的態度與接受度產生差異。本文旨在探討譯者與終端使用者使用ChatGPT翻譯功能的態度及使用意圖，研究結合Davis（1989）提出的第一版科技接受度模型及Venkatesh與Davis(2000)之第二版科技接受度模型為基礎，進行問卷調查及半結構式訪談。問卷結果顯示，大多數的譯者及終端使用者均使用過此模型的翻譯功能，而使用過此功能的使用者擁有較高的使用意圖，譯者多利用此模型產出之譯文以大致了解原文內容，終端使用者則是為了閱讀外語文本而使用。此外，使用者對ChatGPT翻譯功能的信任度會因不同語言組合及輔助功能而有所差異。兩族群的質性訪談顯示，終端使用者更傾向認為譯者會被AI取代，但此族群對翻譯產業的了解程度相對有限，多從效率與成本層面看待此議題。而譯者則更擔憂大眾對翻譯專業低估，可能對整個翻譯產業帶來惡性循環。儘管意識到生成式語言模型對翻譯產業的衝擊，多數譯者仍抱持相對樂觀的態度，認為譯者以開放心態擁抱新科技，方能於勢不可擋的AI浪潮中成功存活。Item 台灣醫療翻譯市場需求初探(2024) 應卓君; Ying, Juo Jun醫療發展研究和醫療服務的普及皆需要翻譯服務，然而目前尚未有專注於我國醫療翻譯市場需求或組成的相關研究。因此本研究採用非隨機滾雪球問卷調查法，初步探究台灣醫事人員的翻譯服務使用經驗、滿意度、招募管道、聘用標準，以及對於機器翻譯之看法。本研究共收集239份有效問卷，結果顯示，大約四成的醫事人員使用過翻譯服務，使用過筆譯者較口譯多。過去一年間，口譯或筆譯的使用頻率皆以 1 至 5 次為主，筆譯頻率較口譯高。在口譯使用經驗上，逐步和同步口譯最常用於醫病溝通和國際會議。其中醫病溝通以越南語和印尼語最多，其他場合則以英語和日語為主。至於口譯需求，受試者自評口譯需求最多的場合為醫病溝通和國際會議。筆譯最常用於學術文章和研究申請文件，且都以英語為主。受試者自評需求最多的項目包括學術文章、研究申請文件和衛教單張。筆譯的服務滿意度略高於口譯，且口譯的滿意度意見較筆譯分歧。不論口譯或筆譯，令受訪者較滿意的項目包括與譯者的溝通、翻譯品質和服務態度。價格和招募譯者的難度則是不滿意較多。聘用管道和聘用標準部分，最多人透過認識的人介紹、同業推薦和透過翻譯社，最重要的三項標準為翻譯品質、溝通順暢和服務態度。受試者的機器翻譯使用率較真人翻譯高，但滿意度較低。最多人認為機器翻譯的優勢在於便利性，最有疑慮之處則是翻譯準確度。有五至六成的人認為，機器翻譯發展會降低自己對於真人翻譯的需求量，然而其中仍有四至六成的人會因為能夠與真人譯者溝通、翻譯準確度和專業相關背景知識而選擇真人。本研究擴大過去文獻對於台灣醫療翻譯需求類型之探討，更納入機器翻譯趨勢的討論，也增加使用者職類，提供台灣北中南地區醫事人員大致的翻譯需求樣貌。Item ChatGPT於軍事文本翻譯應用研究(2023) 田存聖; Tien, Tsun-Sheng軍隊近年來對翻譯與外語人才資源需求升高，本研究主要探討生成式人工智慧科技ChatGPT在軍事文本翻譯上是否能夠更有效率地處理國際軍事資訊及軍事交流等需求。本文從兩個研究問題出發，分別是譯文準確度和讀者譯文資訊理解程度。研究設計以ChatGPT的GPT-4模型，將國防譯粹中不同主題的8個文章段落翻成中文譯文，並邀集了軍事、外語及翻譯等3位專家針對ChatGPT譯文準確度進行評量，同時以問卷調查軍士官兵對譯文的主觀感受與理解程度，最後再與人工譯文的評分與意見相比較，了解差異，進而探究實際應用的可能。最終，在量性研究後所得分數，ChatGPT譯文的資訊理解與吸收程度在滿分5分的量表中，獲得平均3.92分，對比專業譯者的人工翻譯4.10差0.18，經由分析與個別譯文評分探討，ChatGPT相較於人工譯文並非全都較差，甚至有2段譯文的平均分數高於人工譯者，顯示雖然大部分情況下人工譯文優於ChatGPT譯文，但讀者對於ChatGPT譯文的接受程度也相當高，也同時從研究與語言連貫性分析中，了解ChatGPT在生成軍事譯文上的限制。除了探討ChatGPT在軍事翻譯上的應用外，本研究過程中也對AI工具有其他發現，如操作AI及提詞的使用方式，都將大幅影響產出結果，以及使用線上AI工具的資安隱私問題等，都是值得討論的議題，並且也是具有價值的研究方向，未來如何將人工智慧與人類翻譯者的力量結合，實現更高速度和效率的翻譯作業，才能在安全保密的情況下達到軍事翻譯效率優化。Item 翻譯研究所學生使用機器翻譯之意圖與接受度初探—以全臺翻譯研究所學生為例(2022) 唐瑄; Tang, Hsuan近年來機器翻譯與類神經技術的結合與發展，在翻譯產業掀起了一陣波瀾，改變了翻譯產業的生態及譯者工作的模式。鑑於機器翻譯與譯者工作的連結愈來愈緊密，產業的相關需求也不斷提升（Slator, 2021; DePalma et al., 2021），許多翻譯學者（Mellinger, 2017）紛紛呼籲，翻譯教育應納入翻譯科技能力的相關訓練，以確保學生在未來自動化科技發展的浪潮下，仍能維持專業譯者的市場競爭力。本研究以全臺九所授予翻譯碩士學位學校之學生為研究對象，以Davis（1989）提出之科技接受度模型（Technology Acceptance Model）為基礎，結合過去相關研究實證之外部變項，採問卷調查法並結合半結構式訪談，初探目前翻譯人才的機器翻譯使用與接受度現況，並試圖探討影響學生機器翻譯使用與接受度的關鍵因素，分析當前各大翻譯學校（碩士學位層級）提供的訓練如何影響學生的機器翻譯使用與態度。 本研究問卷於2021年10月至11月進行發放，共回收79份有效問卷，並自問卷受訪者中選擇10位進行半結構式訪談。資料經統計分析所得結果如下： （一） 高達98.73%的受訪學生具有機器翻譯使用經驗。 （二） 受訪學生的機器翻譯使用意圖（即接受度）非常高。 （三） 知覺有用為影響受訪學生機器翻譯接受度的關鍵因素，而知覺有用又顯著受知覺易用、工作關聯等外部變項影響。 （四） 信任及對機器翻譯的恐懼會接影響受訪學生的機器翻譯使用意圖。 （五） 機器翻譯相關教課程對受訪學生的機器翻譯接受度無正向影響，惟具備電腦輔助翻譯工具訓練經驗者，機器翻譯接受度則顯著高於其餘受訪者。研究結果顯示，全臺翻譯相關系所（碩士層級）學生的機器翻譯使用頻率與接受度皆非常高，而科技接受度模型也驗證了許多影響其接受度高低的關鍵因素，針對目前全臺翻譯相關系所（碩士層級）開設之機器翻譯相關課程所面臨的侷限，提供了實質建議與未來發展方向。Item 利用專門可比語料庫結合機器翻譯自動提取雙語對譯N連詞：以合約文類為例(2012) 陳碧珠; Chen, Pearl本研究從筆譯職場的合約翻譯需求出發，合約文類是高度專門的領域，其文體迥異於一般文件，但同時又具有制式、重複的特徵，非常適合運用翻譯記憶系統。近十年來翻譯記憶系統在筆譯市場上應用日益普遍，但翻譯記憶系統有賴以雙語對譯的平行資料庫做為檢索依據，將既有的翻譯回收利用；若沒有足夠的翻譯資料庫，工具本身並無法發揮效益。這正是合約翻譯要運用翻譯記憶系統的限制所在，合約文件涉及簽約當事人的敏感機密，雙語對譯語料取得困難，而依賴人工翻譯以累積翻譯資料庫又曠日費時，無法迅速建置合約翻譯語料庫以直接套用於翻譯記憶系統。 因此，本研究從不同語言的單語專門語料庫著手，亦即學界所稱的可比語料庫，以克服翻譯語料不足的困難。專門領域的可比語料庫彼此雖然沒有對譯的關係，但所涵蓋的領域術語、概念及常用表達，必有許多交集且互為翻譯。本研究之目的就在於探討一個可行的方法，利用統計式機器翻譯與字串相似度比對技術，從中文與英文合約可比語料庫當中自動提取雙語對譯的連續詞串，亦即N連詞 (N-gram)。 研究方法首先以網際網路為語料來源，建置中文與英文合約可比語料庫；其次利用語料庫檢索工具，提取合約的主題詞與關鍵主題詞，再依據這些核心主題詞建立N連詞。接下來應用Google譯者工具包自動翻譯服務，分別產生中文與英文N連詞的機器譯文。最後，借用翻譯記憶系統的相似度比對功能，以英文合約N連詞與「中文N連詞機器英譯」進行字串相似度比對，兩者若完全相同或高度相符，即表示該英文N連詞與對應的中文N連詞極可能互為翻譯。中文N連詞到英文N連詞的配對提取，同樣以英文做為相似度比對的中介語言，所得到的中英對譯N連詞經由專家評估後，發現高度相符 (95% 以上) 的三連詞至六連詞，對應正確率達到83%。 研究結果顯示，本論文提出的方法，技術上相對簡單且可行，能夠具體提取出互為翻譯的中英文N連詞。在筆譯實務上，這些對譯的N連詞可以直接匯入翻譯記憶系統做為翻譯資源，或做為檢索關鍵詞，以檢索合約語料庫的相關術語、概念、搭配詞、句型、語境，尤其能夠找出雖非直接對譯但內容相關的中文與英文條款，協助譯者提高翻譯效率及品質。相同的資源也可應用於合約翻譯教學，利用中文與英文合約專門語料庫做為平行文本，再搭配中英對譯N連詞，學生可以有效快速檢索出所需的合約術語、概念、句型及其對譯表達，大幅縮短資料搜尋時間與學習曲線。在計算語言學領域，本論文提出的方法對於資訊工程、機器翻譯、翻譯記憶系統開發等領域也可有參考價值，能夠進一步擷取中英合約的對譯術語，甚至擴展至合約對譯句的擷取。