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　　3.2网络化教学
　　目前，许多CAT软件都实现了网络协同功能，比如D6j&VuX、Wordfast等，可以经由局域网或广域网共享翻译记忆库和术语库等；而像Across等，则将整个翻译管理流程网络化，能够实现翻译项目管理级别的网络协同；谷歌译者工具包则独辟蹊径，实现了广域网条件下翻译的实时协作。与之相比，计算机辅助翻译模块的教学，还在很大程度上停留在单机操作的层面。除了雅信的CAT教学系统外，网络化的教学辅助系统尚未见有成熟的商业软件。这应该是翻译专业CAT教学的发展方向之一。
　　3.3MT辅助下的TM
　　固步自封是科学研究的大敌。我们在计算机辅助翻译的认识和教学上的每一点进步，都有赖先知先觉之士能冲破人们固有的概念的困扰，开拓出新的疆域。比如，现在CAT能够进入MTI课程体系，就有赖许多研究者能跳出将其等同于''机器翻译"的旧思维，认清机器翻译和计算机辅助翻译的差别，厘清二者的概念，并充分认识CAT的价值。然而，现在我们又该重新认识机器翻译了。笔者所见，一些从事CAT的研究者现在面对MT,仍囿于"机器翻译永远成不了气候"的成见。而实际情况是，谷歌的基于统计的翻译引擎的出现，使得机器翻译的准确性和可读性有了大幅度的提升。笔者正是认识到谷歌的机器翻译具有极高的可用性，故而与李庆庆合作为常用的D6j&VuX开发了为其导入谷歌自动翻译的功能。Wordfast的开发者也认识到了这一点，在其2009最新版中也加入了导入谷歌自动译文的功能。王正也指出，谷歌翻译引擎在翻译政治文献时，''几乎可以与人工译文相媲美"并指出"Google的翻译引擎以优秀的翻译质量，改变了长期以来翻译界对机器翻译的偏见，充分证明了统计机器翻译的威力和潜力。翻译界应当对这一前景无限的新生事物给予足够的重视，而不是一味将认识停留在'机器翻译永远也无法代替人工翻译'的阶段。"（王正，孙东云，2009)
　　基于对MT的新认识，我们可以预言，未来的CAT，应该是在MT辅助下的以TM为核心的翻译。对此最应做好准备的，是翻译专业的教育者。希望这一次，翻译教育教学不会落在翻译应用的后面。
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