| المستخلص: |
يركّز هذا البحث على تحليل استخدام الترجمة الآلية في الأبحاث الأكاديمية العربية، في ظلّ الانتشار الواسع للأدوات الرقمية مثل Google Translate وDeepL وغيرها من التطبيقات التي أصبحت جزءًا من الممارسة البحثية المعاصرة. ينطلق الباحث بشير بوهانية من فرضية أن الترجمة الآلية تمثّل أداة مزدوجة الوظيفة: فهي من جهة تيسّر الانفتاح العلمي وتمكّن الباحثين العرب من الوصول إلى المعرفة العالمية بسرعة، لكنها من جهة أخرى تطرح إشكالات لغوية ومنهجية تتعلق بالدقة الاصطلاحية والأسلوب العلمي. يعتمد البحث منهجًا تحليليًا مقارنًا بين نصوص مترجمة آليًا وأخرى محررة بشريًا في مجالات العلوم الإنسانية والاجتماعية، لقياس مدى انسجامها مع معايير الكتابة الأكاديمية. تكشف النتائج أن الترجمة الآلية تميل إلى التبسيط الدلالي وفقدان العمق السياقي، خاصة في المفاهيم الاصطلاحية المتخصصة، وأنها كثيرًا ما تُحدث انزلاقات في المعنى بسبب غياب إدراك الآلة للبنية الثقافية للنص العربي. كما يشير الباحث إلى أن الاعتماد غير النقدي على هذه الأدوات قد يؤدي إلى إضعاف الكفاءة اللغوية للباحثين وإفقار الأسلوب العلمي. في المقابل، يقترح تطوير نماذج هجينة تجمع بين الذكاء الاصطناعي والإشراف البشري، بحيث يُوظّف المترجم الآلي في المراحل الأولية ثم يُراجع النص وفقًا لمعايير التخصص والبيئة البحثية العربية. ويخلص البحث إلى أن الترجمة الآلية يمكن أن تكون وسيلة فعّالة لتعزيز التواصل العلمي شرط أن تُستخدم في إطار منهجي نقدي يوازن بين السرعة والجودة. كُتب هذا المستخلص من قبل دار المنظومة 2025، باستخدام .AI
This study examines the use of automatic text translation in Arabic academic research, focusing on the growing reliance on digital tools such as Google Translate and DeepL within contemporary scholarly practice. Researcher Bachir Bouhania argues that automatic translation functions as a double-edged tool: while it facilitates rapid access to global knowledge and enhances academic visibility, it also introduces linguistic and methodological challenges related to terminological precision and scientific style. Using a comparative analytical approach, the study contrasts automatically translated texts with manually edited academic writing in the humanities and social sciences. The findings indicate that machine translation often produces semantic simplification and contextual loss, particularly in specialized terminology, and that it frequently causes shifts in meaning due to the system’s lack of cultural and disciplinary awareness. The researcher warns that uncritical dependence on such tools may undermine linguistic competence and weaken scholarly rigor. As a solution, the study proposes a hybrid translation model combining artificial intelligence with expert human revision, where machine translation serves as a preliminary aid followed by academic editing. The paper concludes that automatic translation can serve as an efficient facilitator of scientific communication, provided it is used within a critical methodological framework that balances speed, accuracy, and contextual depth. Abstract Written by Dar AlMandumh, 2025, Using AI.
|
