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<subfield code="a">Roiss, Silvia</subfield>
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<subfield code="a">Zimmermann González, Petra</subfield>
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<subfield code="a">En nuestras clases de Traducción Inversa hemos observado que los alumnos poco experimentados confían de manera casi ciega en el traductor automático DeepL, alentados por el lema de la propia empresa, que lo define como «el mejor traductor del mundo». Nos hemos propuesto corregir el uso indiscriminado del programa y promover un aprendizaje que se centraba en dos objetivos: (1) Que el alumno valore la competencia traductora humana por encima del potencial de DeepL. (2) Que el alumno tome consciencia de la necesidad de una serie de actuaciones para asegurar el uso seguro del traductor automático. A este efecto, organizamos los ejercicios en tres fases: A) Fase de activación: partimos de traducciones fallidas, ofrecidas por el programa, enfocados a reforzar la autoestima del estudiante. B) Fase de profundización: con la ayuda de un catálogo de preguntas concisas, intentamos sensibilizarle para las prestaciones ofrecidas por el programa. C) Fase de consolidación: se organiza el saber adquirido en las fases anteriores.</subfield>
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<subfield code="a">Hermēneus. Revista de traducción e interpretación; Núm. 22 (2020) pags. 363-382</subfield>
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<subfield code="a">DeepL y su potencial para el desarrollo de la capacidad de análisis crítico en la clase de Traducción inversa</subfield>
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