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技术的发展为现实提供了许多可能性，全球化的背景也促进了讲不同语言的人之间的交流，翻译和口译的需求量随之增加。机器翻译工具的涌现，不仅为翻译提供了新选项，也为口译打开了新思路。研究人员开始探究机器和口译结合的方法，以期达到提高口译效率或部分取代口译员的目的。语音识别技术便是这尝试中的重要一环。它能够帮助机器识别字词，从而使得机器口译成为可能。目前，机器参与口译的表现仍不能令人满意。
鉴于机器翻译的广泛使用，本文主要研究其中一种机器翻译工具GOOGLETRANSLATE，试图探索在口译实践中使用GOOGLETRANSLATE的可能性，并设计了实证研究以分析其对中—英交替传译的影响。文章以吉尔的精力分配模型为理论基础，分析了译员在有无GOOGLETRANSLATE的情况下进行交替传译的精力分配状况及GOOGLETRANSLATE对译员口译表现的影响。实验设计建立在GOOGLETRANSLATE会提高译员表现的假设之上。
受试者的整体表现证实了这一假设。结果显示，译员大体能在GOOGLETRANSLATE的协助下提升口译质量。可是，译员的表现存在个体差异。虽然大部分译员的表现得到了提高，仍有译员出现口译质量下降的情况。分析表明能力较弱的译员更易受到GOOGLETRANSLATE的正面影响。此外，由于GOOGLETRANSLATE的翻译质量不稳定，译员不能过度依赖这一工具。
鉴于机器翻译的广泛使用，本文主要研究其中一种机器翻译工具GOOGLETRANSLATE，试图探索在口译实践中使用GOOGLETRANSLATE的可能性，并设计了实证研究以分析其对中—英交替传译的影响。文章以吉尔的精力分配模型为理论基础，分析了译员在有无GOOGLETRANSLATE的情况下进行交替传译的精力分配状况及GOOGLETRANSLATE对译员口译表现的影响。实验设计建立在GOOGLETRANSLATE会提高译员表现的假设之上。
受试者的整体表现证实了这一假设。结果显示，译员大体能在GOOGLETRANSLATE的协助下提升口译质量。可是，译员的表现存在个体差异。虽然大部分译员的表现得到了提高，仍有译员出现口译质量下降的情况。分析表明能力较弱的译员更易受到GOOGLETRANSLATE的正面影响。此外，由于GOOGLETRANSLATE的翻译质量不稳定，译员不能过度依赖这一工具。