Introducción

Aunque las primeras neuronas artificiales hayan sido creadas en 1943 por dos matemáticos, W. McCulloch y W. Pitts, A. Turing es muchas veces considerado el precursor de la inteligencia artificial, a pesar de que en su artículo “Ordenadores e inteligencia” de 1950, no implemente esta expresión. Esta fue introducida en el verano de 1956 en una conferencia en la Universidad de Dartmouth. La ambición de los investigadores era, en ese entonces, crear una máquina capaz de igualar, o incluso reproducir, las capacidades intelectuales del ser humano. Desde entonces, la IA ha generado, por un lado, interés o, por el contrario, ha sido víctima de un cierto rechazo, a causa de sus límites que alteran su eficacia. Sin embargo, después de 1996, se le dio un nuevo lugar cuando Deep Blue, un sistema experto de IBM, ganó en una partida de ajedrez contra G. Kasparov, el entonces campeón mundial de ajedrez: esta hazaña reaviva el interés por la IA. La llegada del internet y la explosión de datos masivos (big data) en los años 2000 abren paso a los espectaculares avances en ese campo que seguimos viendo en la actualidad (PIEKOSZEWSKI-CUQ, [s. d.], 12‑18). En Francia, se instauró una estrategia nacional para la IA en 2018. En el 2019, tuvo lugar el “Consenso de Pekín” de la UNESCO sobre la IA y la educación. Desde 2022, ChatGPT creó una versión de libre acceso (BLUTEAU, 2024, 14). En relación con esta revolución digital las investigaciones y los trabajos de divulgación científica sobre el uso de la IA han aumentado drásticamente (BILAL & DEVILLERS, 2018; BILBARD & LABOURET, 2024; BONIFACE & PELPEL, 2024; Institut de France, 2024; KILIC & PAYET, 2024; OUDEYER & ROY, 2024; SAUQUET & VIELAJUS, 2014; SOLIGNAC, 2024). Ahora, la IA está presente por todos lados. Dados sus resultados prácticos y su utilidad innegable, se ha impuesto en nuestras vidas a una velocidad inimaginable (unas dos décadas). Es necesario integrarla y asumirla en nuestras vidas. Sin embargo, es difícil evaluar su pertinencia, los retos que trae consigo y los riesgos subyacentes. Su uso plantea una serie de cuestiones técnicas, intelectuales, científicas y éticas, lo cual condujo a la creación de dos reglamentaciones europeas sobre la IA, en 2024 (BLUTEAU, 2024, 14‑15). Además, es necesario reconocer la dimensión emocional del uso de la IA, ya sea porque suscita fascinación, interés o incluso miedo. La duda se intensifica a fortiori en el contexto educativo. Los docentes deben seguir formando a los estudiantes que tienen a su cargo y guiarlos en el desarrollo de su propia inteligencia, memoria, conocimientos y competencias, incluso cuando la IA puede realizar un trabajo comparable o, en ciertos casos, superior. Así los estudiantes tienden a no hacer las tareas por sí mismos o a esforzarse menos. Por eso, desde hace varios años, se han multiplicado las publicaciones científicas, los trabajos universitarios y los artículos de divulgación sobre el uso de la IA en relación con la enseñanza.

En el ámbito de la traducción se plantean preguntas similares, pues cada vez aparecen más herramientas como Reverso, Reverso Context, Wordreference, Pons o Systran y son cada vez más eficientes. Entre ellas podemos destacar sobre todo los corpus alineados como Linguee o TradooIT; las herramientas de traducción automática neuronal (NMT) como DeepL y Google Translate que son entrenadas basándose en frases de Linguee, por ejemplo; o incluso ChatGPT, una herramienta de IA generativa. Su utilidad y pertinencia son confirmadas por los usuarios, profesionales o no, y por los investigadores interesados en estos temas (BREYEL-STEINER & GRASS, 2021; HANSEN et al., 2022; LOFFLER-LAURIAN, 1996; NAOUAL & LAHBIB, 2017; UTUSHKINA, 2023). En el caso de la traducción, la existencia de estos softwares modifica la labor de los traductores – no solo por escrito, sino que cada vez más, de forma oral –, haciendo creer que, incluso, en algunos casos podrían reemplazar a los humanos. En consecuencia, la profesión de traductor o incluso de interprete debe evolucionar rápidamente; lo que amenaza a una parte de los (futuros) profesionales del sector, o les exige una mayor habilidad y una capacidad de formarse y actualizar sus conocimientos constantemente, teniendo en cuenta estas herramientas evolutivas. Esta situación preocupa a la mayoría de los traductores humanos o «biotraductores» ya que se percatan directamente de las consecuencias de ello sobre su trabajo (BREYEL-STEINER & GRASS, 2021; DIRAND & ROSSI, 2019).

En este contexto, la enseñanza de la traducción supone un problema: ¿cómo enseñar a otras personas a traducir, mientras que las herramientas evolucionan con semejante rapidez, y que, por consiguiente, el rol del traductor humano cambia constantemente? Las publicaciones científicas sobre el uso de las herramientas de traducción automática (CAT para Computer Assisted Tools) por los estudiantes y sobre la enseñanza de la traducción con respecto a estas, se hacen necesarias y útiles, como lo muestran recientes publicaciones y eventos científicos (CLOISEAU, 2022; RUCART, 2024). Por ende, una de las preguntas que se plantean es: “¿cuáles son las prácticas y expectativas de los y las estudiantes actuales, con respecto al uso de las CAT?”

Para responder a esta pregunta, y siguiendo el análisis de G. Cloiseau (2022), surgió la idea de hacer una encuesta con el fin de evaluar las prácticas pedagógicas en función de las expectativas y necesidades de los estudiantes de idiomas de la Facultad de Letras y Ciencias Humanas (FLSH en francés) de la Universidad de Limoges (Francia). Dicho de otra manera, ¿en qué medida la enseñanza de la traducción actual corresponde a las expectativas de los estudiantes en cuanto a la IA, teniendo en cuenta que la mayor parte de los estudiantes utiliza estas herramientas evolutivas, sin importar que su uso esté autorizado o no, y que los docentes, en su mayoría, no han sido formados para utilizarlas, y las consideran o incluso las presentan a los estudiantes, como una ayuda desleal o un obstáculo para el aprendizaje de la traducción?

Para realizar esta encuesta, se movilizaron dos grupos de estudiantes de la FLSH de la Universidad de Limoges en otoño del 2024. Uno de ellos conformado por estudiantes de segundo año del máster en Lenguas Extranjeras Aplicadas en Gestión Intercultural (LEA-MI) y el otro por estudiantes de segundo año del máster en Transferencias Culturales y Traducción (TCT). Con la ayuda de la asistente ingeniera de investigación en producción, tratamiento y análisis de datos en ciencias sociales y humanidades D. Santos Araujo, y del docente investigador y tutor de Gestión de Proyectos, V. Lagarde, seis estudiantes de máster elaboraron y difundieron un cuestionario sobre el uso de la traducción automática en las clases de traducción de la institución. Esta encuesta, que consta de 23 preguntas, se realizó gracias a la herramienta Lime Survey y estaba enfocada sobre distintos aspectos como el nivel de estudios (del primer año de pregrado hasta el segundo año de máster), la carrera (LLCER —Grado en Lenguas, Literatura, Civilizaciones Extranjeras y Regionales—, LEA, TCT, MI o Identidad y Transferencias Culturales —ITC—), los idiomas implicados, además del tipo de documento por traducir (literario, técnico, audiovisual, etc.) con el fin de identificar las prácticas de los estudiantes, tanto en las clases como fuera de ellas.

Este trabajo colectivo fue realizado entre septiembre y diciembre del 2024: todos los estudiantes (tres en total) de segundo año del máster TCT trilingüe en español, inglés y francés, iniciaron el estado del arte y elaboraron el cuestionario. Después, tres estudiantes de segundo año del máster LEA-MI se hicieron cargo de ella: tras haberla publicado en Lime Survey, informaron sobre la encuesta a los docentes de traducción y a todos los estudiantes de la FLSH que hacen sus estudios en idiomas y que toman clases de traducción. Luego, estos mismos estudiantes del máster LEA-MI, difundieron el cuestionario yendo a las clases y enviando mensajes al público por medio de listas de difusión. Realizaron seguimientos y enviaron recordatorios y comenzaron una primera tabulación cruzada, gracias a las estadísticas propuestas por Lime Survey. Tal estudio exploratorio —y no confirmatorio— era la continuación de un proyecto anterior llevado a cabo por estudiantes del máster LEA en 2023 (quienes entonces cursaban el primer año) y a su vez podría ampliarse en el futuro.

Tras esta primera presentación de las problemáticas planteadas y del procedimiento aplicado, he aquí los resultados de la encuesta, seguidos de un análisis, el cual destaca la diversidad de las situaciones de acuerdo con el contexto y sugiere algunas vías de mejoramiento para los equipos responsables de la enseñanza de la traducción en la FLSH o en otras instituciones similares1.

1.Resultados de la encuesta

1.1Perfil de los encuestados

La encuesta fue enviada a todos aquellos estudiantes de la FLSH que asisten a clases de traducción, es decir: 604 estudiantes, desde el primer año de pregrado hasta el segundo de máster2. Sin embargo, solo se obtuvieron 174 respuestas completas. El índice de respuesta promedio fue del 30%, aunque varía según el nivel y la formación, como se presenta más adelante. Este índice de respuesta puede explicarse por razones éticas y cuantitativas. Ante todo, el hecho de que el 70 % de la población respondiera parcialmente, o no respondiera la encuesta, podría deberse a un exceso de solicitudes, o de encuestas enviadas por la universidad. Luego, el bajo índice de respuesta puede provenir de una falta de interés en el tema o de la falta de comprensión de algunas preguntas o de su alcance. Además, el miedo a la interpretación de las respuestas dadas, o a ser reconocido tras un cruce de datos (lo cual resulta más fácil cuando se trata de clases con pocos alumnos) explica, en algunos casos, las respuestas incompletas o inexistentes. También, se deben tener en cuenta otros obstáculos antes de analizar los resultados de la encuesta. En primer lugar, se debe considerar la parcial honestidad de algunas respuestas. Ya que las herramientas CAT son consideradas, sobre todo por los docentes, como herramientas fraudulentas, es posible que algunos estudiantes no quieran confesar el uso de este tipo de herramientas o por lo menos la frecuencia con la que lo hacen. En segundo lugar, puede que algunos estudiantes se hayan autocensurado con respecto a su (in)satisfacción con algunas asignaturas, ya que la IA está muy presente en su vida cotidiana, pero no se estudia ni enseña mucho en la universidad de Limoges. Por último, algunas preguntas de la encuesta pudieron ser interpretadas de formas diferentes según los individuos, como por ejemplo aquellas sobre la frecuencia del uso de las herramientas CAT: este parámetro puede variar según el criterio de cada uno, por lo cual es cuestionable.

Si analizamos el perfil de los encuestados más atentamente, podemos constatar, ante todo, diferencias en cuanto al índice de respuesta de los estudiantes en función de su nivel de estudios: en total, la mayoría de los encuestados está en pregrado (47 en primer año “L1”, 71 en segundo “L2” y 25 en tercero “L3”), mientras que los estudiantes de máster son menos numerosos (18 en primer año “M1” y 13 en segundo “M2”). Sin embargo, las respuestas de L1 y L3, son menos representativas, pues se obtuvo menos del 20 % de respuestas de estos dos grupos, mientras que más de la mitad de los estudiantes de L2 y M1 encuestados respondieron, así como el 45 % de los de M2. En cuanto al perfil de los encuestados según la formación, la encuesta fue respondida sobre todo por estudiantes del pregrado LLCER inglés (98 respuestas completas), pero los resultados de los estudiantes del máster LEA-MI y el máster TCT son más contundentes, pues en ambos casos, los encuestados constituyen el 62 % y el 50 % de su promoción respectivamente, aunque el número total de estudiantes matriculados sea limitado (21 estudiantes en LEA MI y 5 en TCT).

En el resto de las formaciones, el índice de respuesta es evidentemente menor, ya que solo el 14 % de los estudiantes en pregrado LEA respondieron (34 respuestas), 26 % de los estudiantes en LLCER español (11 encuestados), 39 % de estudiantes de LLCER inglés y 28 % de los estudiantes del máster ITC (es decir, 5 estudiantes que también estudian inglés). Para completar la descripción del perfil de los encuestados, se puede precisar que la mayoría de aquellos de pregrado cursan estudios de forma continua: no repiten curso ni se reincorporaron a la universidad después de un tiempo. Por eso la mayoría de ellos tiene 18 años en L1, 19 en L2 y 20 en L3. Por el contrario, se aplaza frecuentemente la inscripción a máster, pues desde el M1, la mayoría de los estudiantes tiene más de 22 años, lo cual demuestra que otros estudios o experiencias de al menos un año, tras graduarse, suelen preceder la preparación de esta nueva titulación. Por eso los estudiantes de máster son en promedio mayores de lo que exige su nivel de estudios. Por otra parte, el 87 % de los estudiantes encuestados son francófonos nativos. No obstante, el 43 % de ellos suele utilizar otras lenguas, incluidas algunas que no estudian en la universidad. Fuera del contexto académico, los estudiantes recurren principalmente a lenguas latinas, pero también a lenguas asiáticas, o incluso germánicas, el árabe, y en menor medida a dialectos africanos, lo que demuestra una gran diversidad de prácticas fuera de la universidad.

1.1Análisis de resultados

Las preguntas de la encuesta se concentraban sucesivamente en tres contextos de uso de las CAT: en primer lugar, en clase; en segundo lugar, fuera de clase, pero en relación con las clases; y por último en un contexto extrauniversitario.

Para la primera situación, es decir en clase, el 82 % de los encuestados indicó que utiliza estas herramientas, aunque algunos precisaran hacerlo “raras veces”. En este caso, el uso está orientado a documentos correspondientes al contenido de los estudios realizados, como lo muestra el gráfico 2.

Así pues, para casi todas las formaciones, las herramientas CAT sirven principalmente para documentos literarios, excepto en el máster LEA, en el que los estudiantes las usan especialmente para traducir documentos no especializados (71 %), o documentos técnicos (67 %) antes que documentos literarios (57 %). Por el contrario, estas herramientas, que aún no rinden lo suficiente al oral, son poco, o nada utilizadas para traducir documentos audiovisuales. En el máster ITC, las herramientas CAT no son utilizadas ni para este tipo de fuente, ni para documentos no especializados.

Siguiendo con el tema de su uso durante las clases, las herramientas CAT son utilizadas, en todas las formaciones, tanto para la traducción indirecta (es decir, del francés como lengua de origen (LO) hacia otra lengua), como para la traducción directa (es decir, a partir de otra lengua hacia el francés como lengua de destino (LD)).

Es elevado el nivel de satisfacción de los 142 estudiantes (que conforman el 82 % de los que contestaron la encuesta, como se indicó anteriormente) que admitieron el uso de las CAT en clase, pues más de la mitad de ellos tiene una percepción positiva o muy positiva de estas prácticas. Es el caso del 57 % de los estudiantes de pregrado y del 81 % de los estudiantes de máster. Esta tasa de satisfacción es claramente superior en máster, como lo muestra el gráfico 3.

El segundo contexto analizado concierne el uso que los estudiantes dan a las herramientas de traducción automática fuera de clase, pero en relación con ellas: el 89 % de los encuestados indicó que las utiliza en este contexto, lo que parece mostrar que la práctica es ligeramente más elevada fuera de la universidad que en su seno (como recordatorio, la tasa era del 82 % para su uso en clase). En consecuencia, se podría pensar que los docentes desean verificar en clase las competencias en traducción de los estudiantes y que por esto les prohíben más el uso de las herramientas CAT cuando están frente a ellos; o que los estudiantes son más incitados, se sienten más autorizados o se toman más libertades para utilizar las herramientas CAT cuando no están siendo controlados por los profesores. A este respecto se observa una diferencia dependiendo de la formación, como muestra el cuarto gráfico.

En particular, aunque solo un poco más de la mitad de los especialistas en traducción (Máster TCT) indicaron que usan herramientas CAT, el 100 % de los estudiantes de los otros másteres los utilizan, aunque no lo hagan todos con la misma frecuencia. En efecto, los Másteres ITC y LEA MI se enfocan en las lenguas, pero el aprendizaje de la traducción no es una prioridad, pues los proyectos profesionales de los estudiantes inscritos en estos másteres no están orientados directamente a la traducción.

Además, pareciera que el uso crece a medida que el nivel de estudios aumenta, como se puede ver en el gráfico 5:

Aun cuando en todos los niveles de estudio, más del 60 % de los estudiantes indicó usar estas herramientas en casa, en relación con las clases, son más en máster (M1 y M2) que en pregrado (L1, L2 y L3). Cabe recordar que los resultados obtenidos en máster son más fiables, teniendo en cuenta que el 55 % de M1 y 45 % de M2 respondió a la encuesta, mientras que las respuestas de L3, por ejemplo, son sin duda menos representativas, pues solo el 19% de ellos respondió.

En cuanto al tipo de documentos, estas herramientas son usadas, en casa y en relación con las clases, sobre todo para documentos literarios, seguidos de los documentos técnicos. Esto para el caso de todas las formaciones excepto el máster LEA M1, donde, al contrario, las herramientas CAT son más usadas para documentos técnicos, seguidos de otros tipos de fuentes, no necesariamente literarias, lo cual es lógico dada la orientación profesional de estos estudiantes y el contenido de sus clases.

De nuevo, la traducción de documentos audiovisuales es aquella para la cual las herramientas CAT son menos utilizadas en todas las formaciones. Sin duda, esto se puede explicar por razones técnicas, pues a veces se debe hacer una transcripción antes de traducir, si se desea usar CAT. Las herramientas que traducen directamente los documentos orales son escasas y poco usadas en el contexto universitario. De hecho, esto es verificado por las respuestas con respecto al tipo de traducción —oral o escrita—: la gran mayoría de estudiantes, sin importar la formación, utiliza las herramientas CAT principalmente para la traducción escrita y no para la oral. Bien es cierto que, según los resultados de la encuesta, un número reducido de estudiantes de pregrado utiliza estas herramientas oralmente, pero es posible que la pregunta planteada sobre este tema haya sido malinterpretada, pues la interpretación oral es raramente practicada en pregrado, e incluso menos en casa en relación con las clases. Por consiguiente, es poco lógico que los estudiantes de pregrado utilicen herramientas que traduzcan automáticamente el discurso oral (a menos que dichos estudiantes más jóvenes conozcan herramientas de traducción oral de fácil acceso fuera de la universidad, y que estas sean desconocidas por los mayores).

Finalmente, la última serie de preguntas se enfocaba en el uso de estas herramientas sin relación alguna con el contexto universitario, es decir ni durante las clases, ni para prepararlas. En este caso, se hizo la distinción entre las lenguas dominadas por los estudiantes, aunque no se enseñen en la universidad y aquellas que no dominan en absoluto. Para la primera situación, solo 141 estudiantes dijeron dominar otras lenguas diferentes a las que se les enseñan. Entre ellos, una gran parte usa las herramientas CAT para aquellas lenguas, sobre todo en máster ITC (100 %), como lo indica el gráfico 7.

Cuando se trata de lenguas no dominadas, el índice de respuesta positivo es superior al 85 % en todos los pregrados, alcanza más del 90 % en máster LEA MI y hasta el 100 % para los otros másteres como ITC y TCT (ver gráfico 8).

Esto hace pensar que las herramientas suplen en parte la carencia de conocimientos de la lengua y la falta de habilidad para traducir.

1.2.Expectativas y necesidades

Es posible establecer una diferencia entre las prácticas actuales en la FLSH y las aspiraciones de los usuarios. En pregrado (L1, L2, L3), los estudiantes indicaron que la mayor parte de los docentes no habla de las CAT en clase (entre el 68 % y el 69 % para cada nivel). En M1, sólo el 45 % considera que sus docentes no hacen ninguna referencia a estas herramientas. Por el contrario, en M2, según los estudiantes, casi el 77 % de los docentes habla frecuentemente de ellas, incluso si las asignaturas se centran en otros temas. Dicho de otra manera, en los primeros años de estudio, los docentes hablan poco o nada sobre las CAT, pero la situación evoluciona a medida que avanza el nivel de estudios. De hecho, en los planes de estudio actuales de la oferta académica de la FLSH, las formaciones en lenguas no suelen incluir clases específicas sobre las herramientas CAT, a excepción del Máster de Transferencias Culturales y Traducción, y únicamente en M1. No obstante, los resultados de cada formación demuestran que un pequeño número de estudiantes de pregrado (LEA y LLCER) tiene algunas clases sobre las CAT.

En vista de los resultados, es posible comprender las dos primeras columnas de dos formas en el gráfico 9: o los estudiantes de pregrado que respondieron que tienen clases sobre las CAT se equivocaron pues no entendieron la pregunta o porque escogieron la respuesta equivocada; o su respuesta es correcta, lo que significa que un pequeño porcentaje de los estudiantes de L1 y L2 tienen intervenciones específicas sobre este tema, aunque no esté previsto en el plan de estudios. Sea cual sea la interpretación de estas dos columnas, esta falta de clases sobre las herramientas CAT que concierne a la mayoría de las formaciones y estudiantes, contrasta con el interés que los encuestados manifestaron sobre poder tener dichas clases, como lo demuestra el gráfico siguiente:

Si observamos la manifestación de este interés por nivel de estudio, al menos al 48 % (en L3) y al 49 % (en L1) de los estudiantes les interesaría beneficiarse de una formación sobre las CAT. Sin embargo, como se vio, estos dos porcentajes son menos fiables, pues solo el 17 % de los estudiantes de L1 y el 19 % de los de L3 respondieron la encuesta. Por el contrario, en L2, donde los resultados son más contundentes, el interés de ser formados en el uso de las CAT es expresado por el 66 % de los estudiantes. En M1, se trata del 85 % y en M2 de la totalidad (100 %). Los estudiantes de L2, M1 y M2, cuyos resultados son los más representativos de su categoría —pues el índice de respuesta alcanza el 54 %, 55 % y el 45 % respectivamente— tienen un deseo imperioso de formarse en el uso de herramientas CAT. Y parece que este interés, que demuestra ser general, crece a medida que aumenta el nivel de estudios. Si dejamos de lado la respuesta de los estudiantes de L1 y L3, que son menos representativas como acabamos de decirlo, cuanto más adultos sean los estudiantes y más hayan avanzado en sus estudios (ya que se ha constatado que la fecha de nacimiento y el nivel de estudios están correlacionados en el pregrado), más progresan en su aprendizaje de lenguas y de traducción, y tienen mayor interés en recibir una formación sobre las CAT. Incluso constatamos que el interés de tener clases específicas va subiendo igualmente: un 14 % de solicitudes en L2, un 17% en M1 y un 31 % en M2 (los valores son más bajos en L1 y L3, pero como para toda la encuesta, menos representativos).

Finalmente, se puede establecer una última correlación entre el interés de aprender sobre las CAT y la formación adquirida en este ámbito, como lo muestra claramente el gráfico 11:

Así, más la mitad de los estudiantes (65 %) que no están informados al respecto están interesados en tener clases, específicas o no, sobre estas herramientas, pero este porcentaje aumenta cuando los estudiantes tienen más conocimientos sobre ellas. Cuando los estudiantes aprenden frecuentemente sobre estos temas en clase, el porcentaje alcanza el 72 % e incluso el 80 % para aquellos que tienen clases específicas sobre estas herramientas (es decir, sobre todo los estudiantes de primer año del máster TCT, que son los únicos con un plan de estudios que incluye una cierta cantidad de horas centradas en este tema). Y si nos enfocamos más precisamente en el interés de los estudiantes de beneficiarse de clases específicas, la cifra aumenta también cuando los estudiantes reciben una formación más completa sobre las CAT. Se trata del 8 % para los estudiantes a los que no se les habla nunca sobre este tema, del 17%  para aquellos que reciben frecuentemente informaciones al respecto, y del 40 % para aquellos que sí tienen clases específicas al respecto, lo cual confirma que cuanto más aprendan y escuchen los estudiantes sobre estas herramientas en la universidad, más quieren tener una formación académica al respecto. Por el contrario, cuanto menos escuchen al respecto en la facultad, menos ven la necesidad de tener una formación universitaria en este campo.

2.Discusión

Los resultados de esta encuesta ponen en evidencia un uso generalizado, en diversas circunstancias, de las CAT por parte de los estudiantes de las formaciones en lenguas de la FLSH. Sin embargo, se muestra una diferencia entre los usos que los estudiantes dan a estas herramientas en clase, en casa, pero en relación con las clases, o independientemente de sus actividades universitarias. Cuanto menos dominan una lengua, más utilizan estas herramientas. Y este uso, que esta generalizado y que es sobre todo para la traducción escrita, les parece, en gran medida, satisfactorio. Esto contrasta con la baja prioridad que otorgan a estas herramientas los docentes, quienes son pocos en impartir clases específicas al respecto. Y no siempre hablan de ello en otras clases. De hecho, solo los estudiantes de primer año del máster TCT tienen una asignatura enfocada a las herramientas de traducción automática, y precisamente, estos estudiantes del máster especializado en traducción tienen más interés en tener más clases de este tipo. Aun así, llama la atención que la mayoría de los estudiantes (casi la mitad de L1, pero el 100 % de M2) están interesados en tener clases, específicas o no, al respecto. Como lo muestran las respuestas de las preguntas abiertas al final del cuestionario de Lime Survey, esta brecha entre la práctica y las expectativas de los estudiantes se deberá, a una diferencia generacional, por falta de formación de los propios docentes y por la opinión divergente entre los estudiantes y los docentes con respecto a la IA. En primer lugar, los docentes, generalmente mayores, no están muy acostumbrados a utilizar estas herramientas, las cuales descubren a una edad más avanzada, mientras que los estudiantes, son conducidos prontamente a utilizarlas en su vida cotidiana, incluso sin tratarse únicamente de las CAT. Este es el caso con la IA generativa, ChatGPT.

Además, a lo largo de sus propios estudios, la mayoría de los docentes de educación superior no han sido formados sobre el uso de estas herramientas. Aunque las normas nacionales mencionen explícitamente que es conveniente dar a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarias para que puedan utilizar las herramientas tecnológicas recientes, los docentes no siempre tienen la posibilidad de formarse específicamente sobre la IA. Los estudiantes son conscientes de ello y lo mencionan en sus respuestas a las preguntas abiertas: creen que, si los docentes hablan poco de estas herramientas, es porque no saben lo suficiente al respecto.

La tercera diferencia entre el personal docente y los estudiantes recae en la opinión que se tiene sobre estas herramientas: si bien el 75 % de los docentes considera como fraude el uso de estas herramientas, es el caso para el 65 % de los estudiantes (BLUTEAU, 2024, 15). Parece que la angustia y la fascinación engendradas por ChatGPT, considerado un amigo de los estudiantes y un enemigo de los docentes (MAINE, 2024, 18) pueden ser extendidas a las herramientas de traducción automática. Esto se puede explicar como mínimo por tres factores: los estudiantes utilizan estas herramientas de forma más espontánea que sus docentes; los docentes y, por consiguiente, los estudiantes, no están lo suficientemente formados sobre su uso. Y los estudiantes no siempre entienden las expectativas que los docentes tienen: el docente tiene como objetivo transmitir conocimientos y habilidades en traducción y no recibir una traducción hecha por el ordenador. El estudiante busca la rapidez, la eficacia y la calidad de una traducción, aunque esta esté hecha por una CAT: no siempre se da cuenta de que recurrir a tal herramienta puede inhibir su propio criterio y su progreso como traductor. Por eso algunas de las respuestas abiertas muestran que los docentes no recomiendan o prohíben el uso de las CAT a los estudiantes, pues las consideran un obstáculo para el aprendizaje y a la formación. Como se ha observado, otros docentes no hablan en absoluto sobre este tema, y en cierta medida es probable que sea porque no se sienten a gusto hablando de un tema que avanza a gran velocidad —como la IA generativa o las CAT que evolucionan constantemente—, lo cual es considerado por muchos estudiantes un “tabú” y ponen de relieve el desfase entre su propia percepción —es decir, que las CAT son “herramientas” como su nombre lo indica— y aquella de sus docentes, quienes ven sobre todo un instrumento de fraude.

Conclusión

En conclusión, las diferencias entre las prácticas de los estudiantes, y sus expectativas y necesidades, señaladas en este estudio, nos llevan a distintas reflexiones. En primer lugar, no tendría sentido prohibir, por cuestiones de principios o de manera sistemática, que los estudiantes usaran estas herramientas, pues la mayoría están acostumbrados a usarlas. Incluso, una gran parte de los traductores profesionales o “bio-traductores” suelen usar las CAT, por lo que es imperativo enseñarles a los estudiantes a usarlas correctamente. No obstante, durante la formación, estas herramientas pueden constituir un freno o incluso un obstáculo, en el sentido de que proporcionan traducciones, lo cual reemplaza una parte fundamental del trabajo que se espera de los estudiantes. De todas maneras, los traductores profesionales siempre deben hacer un trabajo de post-edición, y para esto es necesario tener las habilidades necesarias para traducir, las cuales solo se pueden adquirir haciendo un esfuerzo personal de traducir sin la ayuda de herramientas automáticas. En este sentido, se podrían hacer varias recomendaciones: primero, que los docentes se formen más en cuanto al uso de estas herramientas. Segundo, que hablen sobre estas herramientas a sus estudiantes, bien sea en clases específicas o no. Tercero, que orienten y determinen el uso de las CAT, bien sea que las autoricen o no, según las actividades por realizar, las competencias en traducción del estudiante, etc. Por ejemplo, si un estudiante es un traductor principiante, se le podría imponer que trabajara en clase sin computador, de tal forma que entendiera el proceso de traducción y aprendiera a usar sus propios conocimientos en cuanto a vocabulario, gramática, etc., en ambas lenguas. Para practicar la traducción, es necesario que el estudiante domine todo el proceso, desde la comprensión del texto de origen hasta la transformación en el texto de destino, según el público objetivo y las expectativas. Poco a poco, a medida que el estudiante mejore sus habilidades y sea capaz de juzgar el trabajo hecho con herramientas CAT, se le podrían asignar más trabajos de post-edición. Si bien es cierto que las CAT pueden ser tanto una herramienta como un instrumento de fraude, es importante aprender a beneficiarse de ellas, con el fin de que se puedan producir traducciones de calidad que respeten la propiedad intelectual. Evidentemente, estas recomendaciones deben valorarse en función de los objetivos profesionales de los estudiantes y de las formaciones en las que están matriculados, pues, como su inclinación e interés por las lenguas y la traducción varían, el tiempo que tienen para aprender a traducir difiere.

Quizás, la IA podrá reemplazar a los docentes, gracias al Deep learning (aprendizaje profundo), incluso en el campo de la traducción, pero por ahora, la verdadera necesidad de los estudiantes es tener clases que incluyan estas novedades. Lo cual solo puede incitarnos a desarrollar nuevos métodos y nuevas prácticas pedagógicas. Los estudiantes que están interesados en ser formados en el uso de estas herramientas quieren reflexionar, identificar errores y ejercer su pensamiento crítico (BLUTEAU, 2024, 12). Por ende, el objetivo es ayudarlos a saber traducir y a distinguir entre lo que sigue siendo responsabilidad del bio-traductor y que no puede hacer la máquina —como crear, pensar, priorizar, etc.—, al mismo tiempo que se les enseña a usar de mejor manera la IA como herramienta cada vez más eficaz y poderosa, para que sean ellos quienes la dominen y no al revés (QUENET, 2024, 17), y que todavía puedan deleitarse traduciendo.