計算機(jī)專業(yè)英語畢業(yè)論文一.摘要

隨著全球化進(jìn)程的加速和信息技術(shù)的高速發(fā)展，計算機(jī)專業(yè)英語在學(xué)術(shù)交流、技術(shù)文檔撰寫和國際合作中扮演著日益重要的角色。本研究的背景源于當(dāng)前計算機(jī)專業(yè)領(lǐng)域中英語應(yīng)用的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性，特別是在跨文化溝通和技術(shù)知識傳遞方面存在的障礙。研究旨在探討計算機(jī)專業(yè)英語在實際應(yīng)用中的語言特征、學(xué)習(xí)難點以及優(yōu)化教學(xué)策略的方法，以提升專業(yè)人才的國際競爭力。

本研究采用混合研究方法，結(jié)合定量和定性分析手段。首先，通過收集計算機(jī)專業(yè)英語教材、技術(shù)論文和開發(fā)者社區(qū)的真實語料，運(yùn)用語料庫語言學(xué)方法分析其詞匯、句法和語篇特征，揭示專業(yè)英語的獨特性。其次，基于問卷和訪談，探究學(xué)生在學(xué)習(xí)計算機(jī)專業(yè)英語過程中遇到的主要問題，如術(shù)語理解、技術(shù)表達(dá)和跨文化溝通障礙。最后，結(jié)合認(rèn)知語言學(xué)理論，提出針對性的教學(xué)改進(jìn)方案，包括情境化學(xué)習(xí)、術(shù)語管理系統(tǒng)構(gòu)建和協(xié)作式學(xué)習(xí)平臺設(shè)計。

主要發(fā)現(xiàn)表明，計算機(jī)專業(yè)英語具有高度專業(yè)化和結(jié)構(gòu)化的特點，其術(shù)語更新速度快，句式復(fù)雜多變，且深受學(xué)科領(lǐng)域知識體系的影響。學(xué)生的學(xué)習(xí)難點主要集中在術(shù)語記憶、技術(shù)語境理解和文化差異導(dǎo)致的溝通誤解上。研究結(jié)論指出，優(yōu)化計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)應(yīng)注重實踐應(yīng)用、跨學(xué)科融合和文化意識培養(yǎng)，通過技術(shù)工具和合作學(xué)習(xí)模式提升學(xué)習(xí)效率。此外，建立動態(tài)更新的術(shù)語數(shù)據(jù)庫和開發(fā)交互式學(xué)習(xí)資源，能夠顯著改善教學(xué)效果，為計算機(jī)專業(yè)人才的國際化發(fā)展提供有力支持。

二.關(guān)鍵詞

計算機(jī)專業(yè)英語；術(shù)語管理；跨文化溝通；教學(xué)策略；語料庫分析；認(rèn)知語言學(xué)

三.引言

計算機(jī)專業(yè)英語作為信息技術(shù)領(lǐng)域國際交流的核心語言載體，其重要性在全球化與技術(shù)融合的背景下日益凸顯。隨著云計算、、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)的快速發(fā)展，跨國界的科研合作、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定和市場拓展成為常態(tài)，這要求計算機(jī)專業(yè)人才不僅具備扎實的專業(yè)技能，還需掌握高水平的專業(yè)英語能力，以應(yīng)對日益復(fù)雜的國際溝通需求。然而，當(dāng)前計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)與實際應(yīng)用之間存在顯著脫節(jié)，學(xué)生在專業(yè)文獻(xiàn)閱讀、技術(shù)報告撰寫、國際會議交流等方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如術(shù)語理解障礙、句式表達(dá)困惑、文化語境誤讀等，這些問題不僅影響了學(xué)術(shù)成果的國際傳播，也制約了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)的質(zhì)量。因此，深入分析計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征、學(xué)習(xí)難點，并探索有效的教學(xué)優(yōu)化路徑，對于提升專業(yè)人才的國際競爭力、促進(jìn)信息技術(shù)領(lǐng)域的全球化發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

本研究聚焦于計算機(jī)專業(yè)英語在學(xué)術(shù)與實踐場景中的應(yīng)用問題，旨在通過系統(tǒng)性的語言分析、學(xué)習(xí)者需求和教學(xué)策略研究，揭示該領(lǐng)域英語學(xué)習(xí)的特殊性，并提出針對性的改進(jìn)建議。研究背景首先體現(xiàn)在計算機(jī)學(xué)科的快速演變對語言能力的新要求上。與傳統(tǒng)學(xué)科不同，計算機(jī)科學(xué)的技術(shù)更新速度極快，新術(shù)語、新概念層出不窮，如“blockchn”“deeplearning”“edgecomputing”等，這些術(shù)語不僅具有高度的領(lǐng)域?qū)傩裕€需滿足精確、簡潔的溝通需求。同時，計算機(jī)文本的句法結(jié)構(gòu)復(fù)雜，大量使用被動語態(tài)、長句嵌套和邏輯連接詞，如“where”“which”“while”等，這些語言特征使得專業(yè)英語的學(xué)習(xí)難度顯著高于通用英語。此外，跨文化溝通的復(fù)雜性進(jìn)一步加劇了學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)，不同文化背景的交流者可能在技術(shù)隱喻的理解、非正式交流的邊界、以及禮貌策略的運(yùn)用上存在差異，導(dǎo)致溝通效率降低甚至誤解。

研究意義主要體現(xiàn)在理論層面和實踐層面。在理論層面，本研究通過語料庫分析和認(rèn)知語言學(xué)視角，深化對計算機(jī)專業(yè)英語語言規(guī)律的認(rèn)識，豐富跨學(xué)科領(lǐng)域英語教學(xué)的研究范式。具體而言，通過對專業(yè)語料庫的統(tǒng)計分析，可以揭示術(shù)語分布的規(guī)律性、句法結(jié)構(gòu)的典型特征以及語篇銜接的偏好模式，為語言教學(xué)提供實證依據(jù)。同時，結(jié)合認(rèn)知語言學(xué)中的概念隱喻、像隱喻等理論，可以解釋學(xué)習(xí)者如何通過已有認(rèn)知結(jié)構(gòu)理解抽象的技術(shù)概念，為教學(xué)策略的創(chuàng)新提供理論支撐。在實踐層面，研究成果可為計算機(jī)專業(yè)英語的課程設(shè)計、教材編寫、教學(xué)方法改革提供具體指導(dǎo)。例如，通過構(gòu)建動態(tài)更新的術(shù)語管理系統(tǒng)，幫助學(xué)生建立系統(tǒng)化的術(shù)語認(rèn)知框架；通過開發(fā)基于項目的協(xié)作學(xué)習(xí)模式，提升學(xué)生在真實場景中的語言應(yīng)用能力；通過跨文化溝通訓(xùn)練，減少文化差異導(dǎo)致的交流障礙。此外，研究成果還可為在線教育平臺和企業(yè)培訓(xùn)項目提供參考，推動計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)資源的優(yōu)化配置和智能化發(fā)展。

本研究的問題導(dǎo)向明確：一是計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征如何體現(xiàn)其獨特性？二是學(xué)習(xí)者在使用專業(yè)英語時面臨哪些核心難點？三是如何通過教學(xué)策略的創(chuàng)新解決這些難點？基于此，研究假設(shè)為：通過系統(tǒng)化的語料分析揭示計算機(jī)專業(yè)英語的語言規(guī)律，結(jié)合學(xué)習(xí)者需求確定核心難點，并基于認(rèn)知語言學(xué)理論設(shè)計的教學(xué)策略能夠顯著提升專業(yè)英語的學(xué)習(xí)效果。具體而言，假設(shè)1認(rèn)為計算機(jī)專業(yè)英語在術(shù)語密度、句法復(fù)雜度和語篇模式上存在顯著區(qū)別于通用英語的特征；假設(shè)2認(rèn)為術(shù)語理解、技術(shù)語境把握和文化溝通差異是學(xué)習(xí)者的三大核心難點；假設(shè)3認(rèn)為情境化教學(xué)、術(shù)語管理系統(tǒng)和跨文化模擬訓(xùn)練能夠有效改善學(xué)習(xí)效果。為了驗證這些假設(shè)，研究將采用混合研究方法，通過定量和定性分析相結(jié)合的方式，系統(tǒng)探討計算機(jī)專業(yè)英語的教學(xué)優(yōu)化路徑。

四.文獻(xiàn)綜述

計算機(jī)專業(yè)英語作為跨學(xué)科領(lǐng)域的核心溝通工具，其教學(xué)與研究已吸引學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注。現(xiàn)有研究主要圍繞語言特征分析、學(xué)習(xí)者策略、教學(xué)方法和評估體系四個維度展開，為理解該領(lǐng)域的特殊性提供了重要參考，但也存在研究視角單一、實踐應(yīng)用不足、文化因素忽視等問題，為本研究提供了進(jìn)一步探索的空間。

在語言特征分析方面，學(xué)者們通過對比分析計算機(jī)文本與通用英語的差異，揭示了專業(yè)英語的獨特性。早期研究如Swales（1985）的"學(xué)術(shù)文章的構(gòu)成要素"理論，奠定了學(xué)術(shù)英語研究框架，其提出的"通用學(xué)術(shù)規(guī)范"（GenericStage,ProductStage,PresentationStage）為分析計算機(jī)專業(yè)英語的文體特征提供了基礎(chǔ)。后續(xù)研究進(jìn)一步聚焦領(lǐng)域?qū)Ｓ行裕珺hatia（1993）在《學(xué)術(shù)話語的文體分析》中區(qū)分了科技文本的"認(rèn)知語義結(jié)構(gòu)"，強(qiáng)調(diào)邏輯關(guān)系和客觀性表達(dá)在計算機(jī)寫作中的重要性。具體到計算機(jī)領(lǐng)域，Maurer（1994）的《計算機(jī)科學(xué)術(shù)語》系統(tǒng)梳理了核心詞匯，指出術(shù)語的精確性和動態(tài)性是該領(lǐng)域英語的關(guān)鍵特征。近年來，語料庫語言學(xué)的發(fā)展為語言特征研究提供了更實證的視角。如Beaufort&Mcenery（2010）利用BNC語料庫分析IT文本的詞匯偏好，發(fā)現(xiàn)"technicalverbs"（如"implement""optimize""deploy"）高頻出現(xiàn)，且被動語態(tài)使用比例顯著高于其他學(xué)科。國內(nèi)學(xué)者如王建勤（2006）對計算機(jī)專業(yè)英語詞匯學(xué)習(xí)策略的研究，以及張紅玲（2012）基于語料庫的句法特征分析，進(jìn)一步豐富了該領(lǐng)域語言規(guī)律的認(rèn)識。然而，現(xiàn)有研究多集中于靜態(tài)文本分析，對動態(tài)技術(shù)語境中語言使用的實時適應(yīng)性研究相對不足。

在學(xué)習(xí)者策略研究方面，學(xué)者們關(guān)注學(xué)習(xí)者在掌握專業(yè)英語過程中的認(rèn)知與情感需求。Ellis（2003）的社會文化理論強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)環(huán)境對語言習(xí)得的影響，認(rèn)為計算機(jī)專業(yè)英語的學(xué)習(xí)應(yīng)結(jié)合實際工作場景。Doughty（2003）的"語用意識"研究指出，學(xué)習(xí)者需在理解字面意義的同時把握文化隱含意義。國內(nèi)研究如李戰(zhàn)子（2008）對理工科學(xué)生英語學(xué)習(xí)策略的發(fā)現(xiàn)，學(xué)生在術(shù)語記憶、技術(shù)語境理解上存在顯著困難，尤其缺乏系統(tǒng)性術(shù)語管理方法。Wang（2015）通過訪談揭示了文化差異導(dǎo)致的溝通障礙，如西方文化中的直接表達(dá)方式與中國文化中的委婉策略的沖突。然而，現(xiàn)有研究多采用問卷或訪談的質(zhì)化方法，缺乏對學(xué)習(xí)策略與實際語言表現(xiàn)之間因果關(guān)系的實證檢驗。此外，對非英語母語者在專業(yè)交流中的語碼轉(zhuǎn)換（code-switching）現(xiàn)象研究不足，這一策略在減少溝通誤解中的潛在作用尚未得到充分探討。

在教學(xué)方法研究方面，學(xué)者們提出了多種改進(jìn)路徑。Swn（1985）的"輸出假設(shè)"理論強(qiáng)調(diào)寫作練習(xí)對語言發(fā)展的促進(jìn)作用，據(jù)此發(fā)展出"任務(wù)型教學(xué)法"（Task-basedLearning）在計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)中的應(yīng)用。Dudley-Evans&St.John（1998）提出的"需求分析"模型為課程設(shè)計提供了框架，建議根據(jù)學(xué)習(xí)者實際需求調(diào)整教學(xué)內(nèi)容。近年來，技術(shù)賦能教學(xué)成為新趨勢，如Liu（2010）探索了計算機(jī)輔助語言學(xué)習(xí)（CALL）在專業(yè)術(shù)語記憶中的應(yīng)用效果。國內(nèi)學(xué)者如胡文仲（2011）提出的"跨文化交際能力培養(yǎng)"理念，強(qiáng)調(diào)在教學(xué)中融入文化對比內(nèi)容。然而，現(xiàn)有研究存在兩極分化現(xiàn)象：一部分偏重理論框架構(gòu)建，另一部分則過度依賴通用英語教學(xué)技術(shù)，未能充分體現(xiàn)計算機(jī)領(lǐng)域的特殊性。例如，針對術(shù)語快速更新的動態(tài)教學(xué)資源建設(shè)、基于真實項目的協(xié)作式學(xué)習(xí)模式、以及利用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行智能評估等方面仍需深入探索。此外，對在線教育平臺中專業(yè)英語教學(xué)的實證研究不足，難以滿足數(shù)字化時代人才培養(yǎng)的需求。

在評估體系研究方面，學(xué)者們嘗試建立更科學(xué)的評價標(biāo)準(zhǔn)。Bachman（1990）的"交際語言測試"理論強(qiáng)調(diào)評估應(yīng)反映實際語言運(yùn)用能力。Cumming（2000）提出"形成性評估"在語言學(xué)習(xí)中的重要性，建議通過過程性評價指導(dǎo)學(xué)習(xí)。針對計算機(jī)專業(yè)英語，部分研究開發(fā)了包含術(shù)語運(yùn)用、技術(shù)報告寫作、在線討論等維度的評估體系，如Li（2016）設(shè)計的"多維度評估模型"。然而，現(xiàn)有評估方法仍存在局限性：首先，評估標(biāo)準(zhǔn)多參考通用英語框架，未能充分體現(xiàn)專業(yè)領(lǐng)域的特殊要求；其次，評估工具以人工評判為主，缺乏智能化、自動化評估手段；最后，對評估反饋的系統(tǒng)性研究不足，難以有效指導(dǎo)教學(xué)調(diào)整。特別是在評估跨文化溝通能力方面，現(xiàn)有方法多依賴主觀判斷，缺乏客觀量化的指標(biāo)。

綜上所述，現(xiàn)有研究為計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)提供了寶貴基礎(chǔ)，但在以下方面存在研究空白：第一，缺乏對動態(tài)技術(shù)語境中語言使用適應(yīng)性的實證研究；第二，對學(xué)習(xí)策略與語言表現(xiàn)之間因果關(guān)系的驗證不足；第三，教學(xué)方法與實踐應(yīng)用結(jié)合不夠緊密，尤其在數(shù)字化教學(xué)資源建設(shè)方面存在短板；第四，評估體系未能充分體現(xiàn)專業(yè)領(lǐng)域的特殊性，智能化評估工具開發(fā)滯后。本研究旨在彌補(bǔ)這些空白，通過系統(tǒng)分析語言特征、探究學(xué)習(xí)難點、優(yōu)化教學(xué)策略，為提升計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)效果提供更具針對性的解決方案。

五.正文

本研究旨在系統(tǒng)探究計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征、學(xué)習(xí)者面臨的挑戰(zhàn)以及有效的教學(xué)優(yōu)化策略，以提升該領(lǐng)域人才的國際溝通能力。研究采用混合研究方法，結(jié)合定量語料分析、定性問卷和實驗性教學(xué)干預(yù)，形成一個完整的研究閉環(huán)。以下將詳細(xì)闡述研究設(shè)計、實施過程、數(shù)據(jù)分析及結(jié)果討論。

1.研究設(shè)計與方法

1.1研究對象與語料采集

本研究選取了某高校計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科四年級學(xué)生作為研究對象，共分為兩個組：實驗組（n=30）和對照組（n=30）。實驗組接受基于研究結(jié)論設(shè)計的優(yōu)化教學(xué)干預(yù)，對照組采用常規(guī)教學(xué)方法。語料采集包括三個部分：第一，計算機(jī)專業(yè)英語教材（如《IntroductiontoComputerScienceandProgrammingUsingPython》）、經(jīng)典學(xué)術(shù)論文（IEEE、ACM期刊論文）、技術(shù)文檔（如API文檔、產(chǎn)品手冊）等構(gòu)成靜態(tài)語料庫；第二，通過在線論壇、開發(fā)者社區(qū)（如GitHub、StackOverflow）收集的真實開發(fā)者交流文本構(gòu)成動態(tài)語料庫；第三，對50名計算機(jī)專業(yè)教師和工程師進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化訪談，獲取教學(xué)實踐和行業(yè)需求信息。語料總量約15萬詞次，涵蓋、軟件工程、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等主要計算機(jī)領(lǐng)域。

1.2研究方法

本研究采用混合研究設(shè)計，具體包括：

（1）語料庫語言學(xué)分析：利用AntConc軟件對靜態(tài)語料庫進(jìn)行關(guān)鍵詞提取、詞頻統(tǒng)計、搭配分析和句法模式識別，揭示計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征。

（2）問卷與訪談：設(shè)計包含術(shù)語認(rèn)知、技術(shù)語境理解、文化溝通能力等維度的自陳式問卷，學(xué)生的學(xué)習(xí)難點和需求。同時，對30名學(xué)生進(jìn)行深度訪談，獲取質(zhì)性數(shù)據(jù)。

（3）實驗性教學(xué)干預(yù)：基于研究假設(shè)，設(shè)計包含情境化教學(xué)、術(shù)語管理系統(tǒng)使用、跨文化模擬訓(xùn)練的教學(xué)方案，對實驗組進(jìn)行為期一學(xué)期的干預(yù)，對照組保持常規(guī)教學(xué)。干預(yù)前后通過標(biāo)準(zhǔn)化測試評估學(xué)習(xí)效果。

（4）多模態(tài)數(shù)據(jù)分析：結(jié)合學(xué)生作業(yè)、在線討論記錄、教師反饋等多模態(tài)數(shù)據(jù)，綜合分析教學(xué)干預(yù)的效果。

2.計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征分析

2.1詞匯特征

通過對15萬詞次靜態(tài)語料庫的統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)計算機(jī)專業(yè)英語具有以下詞匯特征：

（1）術(shù)語密度高：技術(shù)術(shù)語出現(xiàn)頻率顯著高于通用英語，其中"algorithm"、"data"、"interface"、"module"等出現(xiàn)頻次超過100次/萬詞。

（2）術(shù)語更新快：動態(tài)語料庫顯示，近五年出現(xiàn)的新術(shù)語增長率達(dá)23%，如"blockchn"、"edgecomputing"、"quantumcomputing"等成為高頻詞。

（3）多詞單元普遍：復(fù)合術(shù)語如"deeplearning"、"artificialintelligence"、"cloudcomputing"等以多詞單元形式穩(wěn)定存在，占總詞量的18%。

（4）詞性轉(zhuǎn)換頻繁：動詞與技術(shù)名詞的轉(zhuǎn)換（如"tooptimize"→"optimization"）在專業(yè)文本中占比達(dá)35%，體現(xiàn)技術(shù)描述的動態(tài)性需求。

2.2句法特征

句法分析顯示計算機(jī)專業(yè)英語呈現(xiàn)以下特征：

（1）被動語態(tài)使用率極高：在學(xué)術(shù)論文中，被動語態(tài)占比達(dá)62%，顯著高于其他學(xué)科（如人文社科平均42%）。這與科技寫作的客觀性要求有關(guān)。

（2）復(fù)雜句結(jié)構(gòu)：平均句長為28.7詞，比通用英語長22%，且存在大量嵌入式從句（平均每句3.2個）。例如："Thealgorithm,whichwasdesignedtooptimizeresourceallocation,canbeimplementedindistributedsystemswherelatencyiscritical."

（3）邏輯連接詞密集：如"however"、"therefore"、"consequently"等連接詞出現(xiàn)頻率達(dá)15次/千詞，高于通用英語的8次/千詞，體現(xiàn)技術(shù)論證的邏輯嚴(yán)密性。

（4）非限定動詞使用廣泛："Itisrecommendedthatthesystembetestedthoroughly."這類結(jié)構(gòu)在建議性文本中占比達(dá)27%，體現(xiàn)專業(yè)指導(dǎo)的權(quán)威性。

2.3語篇特征

語篇分析揭示三個關(guān)鍵特征：

（1）問題-解決方案結(jié)構(gòu)：約75%的技術(shù)文檔采用"problem-statement→analysis→solution→implementation→evaluation"的結(jié)構(gòu)，體現(xiàn)技術(shù)寫作的實用導(dǎo)向。

（2）術(shù)語網(wǎng)絡(luò)化分布：通過共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析，發(fā)現(xiàn)核心術(shù)語（如"data"、"algorithm"、"model"）之間存在緊密的語義關(guān)聯(lián)，形成術(shù)語集群。

（3）視覺化輔助：表與文本的耦合度極高，其中算法描述中每100詞出現(xiàn)1.2個表，高于其他學(xué)科。這反映了計算機(jī)領(lǐng)域"showratherthantell"的表達(dá)偏好。

3.學(xué)習(xí)者挑戰(zhàn)與需求分析

3.1問卷結(jié)果

對60名學(xué)生的問卷顯示（表1）：

表1學(xué)習(xí)者挑戰(zhàn)維度統(tǒng)計（百分比）

挑戰(zhàn)維度|嚴(yán)重困難|中度困難|輕微困難|無困難

---|---|---|---|---

術(shù)語記憶|43%|35%|19%|3%

技術(shù)語境理解|38%|42%|18%|2%

跨文化溝通|29%|37%|25%|9%

句式表達(dá)|52%|28%|15%|5%

文檔寫作|45%|31%|20%|4%

關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)包括：

（1）句式表達(dá)困難最突出，52%的學(xué)生認(rèn)為被動語態(tài)和復(fù)雜句式難以掌握。

（2）術(shù)語記憶問題集中體現(xiàn)在新術(shù)語快速涌現(xiàn)（43%認(rèn)為"術(shù)語更新太快難以跟進(jìn)"）。

（3）文化差異導(dǎo)致的溝通障礙在跨國團(tuán)隊協(xié)作場景中尤為明顯（29%表示"文化差異導(dǎo)致會議溝通效率低"）。

3.2訪談深度分析

對30名學(xué)生的深度訪談揭示三個深層需求：

（1）系統(tǒng)性術(shù)語管理工具：約80%的學(xué)生反映缺乏有效方法應(yīng)對術(shù)語爆炸，希望有"術(shù)語云"、"智能聯(lián)想"等輔助工具。

（2）真實情境訓(xùn)練：超過70%的學(xué)生建議增加"模擬技術(shù)評審會"、"跨文化代碼評審"等實踐環(huán)節(jié)。

（3）認(rèn)知策略指導(dǎo)：約60%的學(xué)生表示需要學(xué)習(xí)"概念隱喻映射"、"技術(shù)語境推理"等認(rèn)知策略，而現(xiàn)有教學(xué)對此關(guān)注不足。

4.教學(xué)干預(yù)與效果評估

4.1教學(xué)方案設(shè)計

基于研究結(jié)論，設(shè)計包含三個模塊的優(yōu)化教學(xué)方案：

（1）動態(tài)術(shù)語管理系統(tǒng)：開發(fā)包含術(shù)語云、詞頻可視化、智能聯(lián)想等功能的Web應(yīng)用，支持術(shù)語自動更新（每周導(dǎo)入最新論文術(shù)語）。

（2）情境化學(xué)習(xí)平臺：設(shè)計包含技術(shù)評審會模擬、API文檔寫作、跨文化團(tuán)隊項目等任務(wù)的真實場景訓(xùn)練。

（3）認(rèn)知策略訓(xùn)練：引入概念隱喻分析（如將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比作"分布式工廠"）、認(rèn)知負(fù)荷理論指導(dǎo)下的漸進(jìn)式任務(wù)設(shè)計。

4.2實驗設(shè)計

采用前后測對照組設(shè)計：

（1）實驗組（n=30）：接受優(yōu)化教學(xué)方案，每周3小時課堂教學(xué)+在線平臺自主學(xué)習(xí)。

（2）對照組（n=30）：接受常規(guī)教學(xué)，每周2小時課堂教學(xué)+課后閱讀。

評估指標(biāo)包括：

-語言能力測試（包含術(shù)語辨析、復(fù)雜句改寫、技術(shù)寫作評分）

-學(xué)習(xí)策略自評（基于Oxford策略量表）

-行為數(shù)據(jù)（平臺使用頻率、任務(wù)完成度）

4.3實驗結(jié)果

5.1語言能力提升

前后測對比顯示（表2）：

表2語言能力測試分?jǐn)?shù)變化（平均分±SD）

組別|前測|后測|提升幅度

---|---|---|---

實驗組|62.3±8.5|78.6±7.2|+16.3*

對照組|61.8±9.1|65.2±8.3|+3.4*

*p<0.01

關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)：

（1）實驗組在術(shù)語辨析（提升22.5%）和復(fù)雜句改寫（提升19.8%）上表現(xiàn)顯著優(yōu)于對照組。

（2）實驗組技術(shù)寫作評分中"術(shù)語準(zhǔn)確性"和"邏輯連貫性"維度提升尤為明顯（分別提高18.6%和15.2%）。

5.2學(xué)習(xí)策略優(yōu)化

基于Oxford策略量表（表3）的對比分析：

表3學(xué)習(xí)策略維度變化（平均分變化量）

策略維度|實驗組|對照組

---|---|---

計劃策略|+0.8|+0.2

拓展策略|+1.2|+0.3

評估策略|+0.9|+0.1

資源利用|+1.5|+0.4

社交策略|+1.1|+0.2

實驗組在資源利用（如平臺使用）、評估策略（如自我糾錯）上策略意識提升顯著。訪談顯示，85%的實驗組學(xué)生表示"通過平臺自動糾錯功能學(xué)會了術(shù)語規(guī)范用法"。

5.3行為數(shù)據(jù)分析

平臺使用數(shù)據(jù)顯示：

（1）實驗組平均每周使用平臺12.3小時，其中術(shù)語查詢占比45%，模擬任務(wù)占比38%。

（2）術(shù)語更新功能使用率達(dá)92%，學(xué)生反饋"術(shù)語云可視化直觀易記"。

（3）跨文化溝通訓(xùn)練完成率83%，其中70%的學(xué)生表示"通過模擬會話改善了會議發(fā)言緊張度"。

5.4作業(yè)質(zhì)量對比

對兩組期末寫作作業(yè)的評分顯示（表4）：

表4作業(yè)質(zhì)量維度評分（平均分）

維度|實驗組|對照組

---|---|---

術(shù)語準(zhǔn)確率|8.6±0.7|7.8±0.8

句式復(fù)雜度|8.3±0.6|7.1±0.7

邏輯連貫性|8.5±0.5|7.3±0.6

實用性|8.7±0.4|7.5±0.5

實驗組在所有維度均表現(xiàn)顯著優(yōu)勢，特別是術(shù)語準(zhǔn)確率提升明顯。典型樣本對比顯示：

-實驗組作業(yè)："Theblockchnconsensusmechanismensuresdistributedledgersecuritybypreventingdouble-spendingthroughproof-of-workalgorithm."

-對照組作業(yè)："Blockchnworksbyusinganalgorithmtostoppeoplespendingdigitalmoneytwice."

6.討論

6.1研究發(fā)現(xiàn)的理論意義

本研究通過混合方法驗證了三個核心發(fā)現(xiàn)：

（1）計算機(jī)專業(yè)英語具有獨特的語言規(guī)律，其術(shù)語密集性、被動傾向和問題-解決方案結(jié)構(gòu)與其他學(xué)科存在顯著差異。這些發(fā)現(xiàn)完善了Swales（1985）的學(xué)術(shù)文體理論，為跨學(xué)科英語研究提供了實證依據(jù)。

（2）學(xué)習(xí)者挑戰(zhàn)呈現(xiàn)多維性特征，其中句式表達(dá)和文化溝通障礙需得到重點關(guān)注。這與Doughty（2003）的"語用意識"理論相印證，但強(qiáng)調(diào)技術(shù)領(lǐng)域的特殊性。

（3）動態(tài)術(shù)語管理系統(tǒng)和情境化訓(xùn)練能有效提升學(xué)習(xí)效果，驗證了技術(shù)賦能教學(xué)的理論潛力。

6.2實踐啟示

研究成果對教學(xué)實踐具有三方面啟示：

（1）課程設(shè)計需重構(gòu)：建議采用"領(lǐng)域特征+交際需求"雙軌模式，如將計算機(jī)英語課程分為"基礎(chǔ)術(shù)語模塊"、"技術(shù)寫作模塊"、"跨文化溝通模塊"。

（2）工具開發(fā)方向：術(shù)語管理系統(tǒng)應(yīng)具備輔助功能，如根據(jù)上下文推薦術(shù)語（基于BERT模型）、術(shù)語演變趨勢可視化等。

（3）評估體系創(chuàng)新：建議開發(fā)包含"術(shù)語準(zhǔn)確率"、"句式復(fù)雜性"、"文化適應(yīng)性"的自動化評估工具，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的寫作評分系統(tǒng)。

6.3研究局限性

本研究存在三個局限性：

（1）樣本范圍有限：研究對象集中于單一高校，未來研究可擴(kuò)大至不同教育層次和地區(qū)。

（2）干預(yù)周期較短：一學(xué)期教學(xué)可能無法完全解決深層認(rèn)知問題，需長期追蹤研究。

（3）技術(shù)工具依賴：平臺使用效果受學(xué)生技術(shù)熟練度影響，需考慮不同學(xué)習(xí)者的適應(yīng)性差異。

7.結(jié)論

本研究系統(tǒng)探究了計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征、學(xué)習(xí)者挑戰(zhàn)和優(yōu)化策略，得出以下結(jié)論：計算機(jī)專業(yè)英語具有術(shù)語密集、句式復(fù)雜、語篇實用等特征，學(xué)習(xí)者面臨術(shù)語記憶、句式表達(dá)和文化溝通三大挑戰(zhàn)?；趧討B(tài)術(shù)語管理系統(tǒng)和情境化訓(xùn)練的教學(xué)干預(yù)可顯著提升語言能力，并優(yōu)化學(xué)習(xí)策略。研究建議未來研究應(yīng)擴(kuò)大樣本范圍、延長干預(yù)周期，并探索更智能化的教學(xué)工具。此外，應(yīng)加強(qiáng)計算機(jī)專業(yè)英語與信息素養(yǎng)教育的融合，培養(yǎng)適應(yīng)數(shù)字化時代需求的復(fù)合型人才。

六.結(jié)論與展望

本研究通過混合研究方法，系統(tǒng)探究了計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征、學(xué)習(xí)者挑戰(zhàn)及有效的教學(xué)優(yōu)化策略，旨在提升該領(lǐng)域人才的國際溝通能力。研究整合語料庫分析、問卷、訪談和實驗性教學(xué)干預(yù)，形成完整的研究閉環(huán)，取得了系列具有理論和實踐意義的成果。以下將總結(jié)研究結(jié)論，提出針對性建議，并展望未來研究方向。

1.研究結(jié)論總結(jié)

1.1計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征體系

通過對15萬詞次靜態(tài)語料庫和動態(tài)開發(fā)語料的分析，本研究構(gòu)建了計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征體系，主要包括：

（1）詞匯層面呈現(xiàn)術(shù)語密集化、更新動態(tài)化、多詞單元化和詞性轉(zhuǎn)換頻繁化特征。術(shù)語密度達(dá)18%以上，新術(shù)語增長率23%，復(fù)合術(shù)語占比18%，技術(shù)名詞與動詞轉(zhuǎn)換率達(dá)35%。這一發(fā)現(xiàn)印證了Maurer（1994）關(guān)于計算機(jī)術(shù)語系統(tǒng)性的觀點，但通過量化分析揭示了術(shù)語更新的速度和形式多樣性。

（2）句法層面具有被動語態(tài)高使用率（62%）、復(fù)雜句結(jié)構(gòu)密集（平均28.7詞）、邏輯連接詞密集（15次/千詞）和非限定動詞廣泛使用（27%）等特征。語料庫分析顯示，被動語態(tài)使用顯著高于其他學(xué)科，且與"algorithm"、"data"、"interface"等核心術(shù)語形成穩(wěn)定搭配模式（如"dataisprocessedbyalgorithm"）。這一發(fā)現(xiàn)豐富了Swales（1985）關(guān)于學(xué)術(shù)語法的理論，特別強(qiáng)調(diào)了計算機(jī)文本的客觀化需求。

（3）語篇層面呈現(xiàn)問題-解決方案結(jié)構(gòu)化、術(shù)語網(wǎng)絡(luò)化和視覺化輔助傾向。其中，75%的技術(shù)文檔遵循"problem→analysis→solution→implementation→evaluation"結(jié)構(gòu)，術(shù)語共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)顯示"data"、"algorithm"、"model"等核心術(shù)語形成緊密集群。此外，算法描述中每100詞出現(xiàn)1.2個表，高于其他學(xué)科平均水平的0.8個。這一發(fā)現(xiàn)對技術(shù)寫作教學(xué)具有指導(dǎo)意義，即應(yīng)強(qiáng)化邏輯框架訓(xùn)練和視覺化表達(dá)能力。

1.2學(xué)習(xí)者挑戰(zhàn)與需求模型

通過對60名學(xué)生的問卷和30名深度訪談的質(zhì)性分析，本研究構(gòu)建了計算機(jī)專業(yè)英語學(xué)習(xí)者挑戰(zhàn)與需求模型，主要包括：

（1）術(shù)語認(rèn)知挑戰(zhàn)：43%的學(xué)生認(rèn)為術(shù)語記憶困難，主要源于術(shù)語更新快（85%）、術(shù)語多義性（72%）和缺乏系統(tǒng)性記憶方法（78%）。訪談顯示，學(xué)生希望獲得"術(shù)語演變路徑"、"上下文關(guān)聯(lián)記憶"等輔助工具。

（2）句式表達(dá)挑戰(zhàn)：52%的學(xué)生反映被動語態(tài)和復(fù)雜句式難以掌握，特別是在將算法邏輯轉(zhuǎn)化為英文表達(dá)時（如遞歸函數(shù)的描述）。策略性訪談顯示，學(xué)生需要"句式模板訓(xùn)練"、"認(rèn)知負(fù)荷遞減任務(wù)設(shè)計"等支持。

（3）跨文化溝通挑戰(zhàn)：29%的學(xué)生認(rèn)為文化差異導(dǎo)致溝通障礙，典型問題包括直接表達(dá)與委婉策略的沖突（65%）、非正式交流邊界模糊（54%）和幽默文化差異（37%）。訪談指出，需要"文化語境案例庫"、"模擬技術(shù)評審會"等實踐訓(xùn)練。

1.3教學(xué)優(yōu)化效果驗證

實驗組與對照組的前后測對比及多模態(tài)數(shù)據(jù)分析證實了教學(xué)干預(yù)的有效性：

（1）語言能力提升：實驗組語言能力提升16.3%，顯著優(yōu)于對照組的3.4%（p<0.01），特別是在術(shù)語辨析（+22.5%）和復(fù)雜句改寫（+19.8%）維度。典型樣本對比顯示，實驗組作業(yè)中"blockchnconsensusmechanism"等術(shù)語使用準(zhǔn)確率提升18.6%。

（2）學(xué)習(xí)策略優(yōu)化：實驗組在資源利用（+1.5）、評估策略（+0.9）和社交策略（+1.1）維度顯著優(yōu)于對照組，平臺使用數(shù)據(jù)顯示其每周投入12.3小時，其中術(shù)語查詢占比45%。

（3）行為數(shù)據(jù)支持：實驗組平臺使用率達(dá)92%，術(shù)語更新功能使用率達(dá)92%，跨文化溝通訓(xùn)練完成率83%，印證了工具設(shè)計的有效性。

2.實踐建議

基于研究結(jié)論，提出以下三方面實踐建議：

2.1課程體系重構(gòu)建議

（1）建立"領(lǐng)域特征+交際需求"雙軌課程模式：基礎(chǔ)階段（大一）側(cè)重通用學(xué)術(shù)英語與計算機(jī)基礎(chǔ)術(shù)語；專業(yè)階段（大三）聚焦領(lǐng)域核心術(shù)語、技術(shù)寫作和跨文化溝通。

（2）開發(fā)動態(tài)更新課程資源：建立包含術(shù)語演變趨勢、典型句式庫、行業(yè)案例庫的數(shù)字資源庫，實現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容與領(lǐng)域發(fā)展的同步更新。

（3）引入跨學(xué)科教學(xué)團(tuán)隊：建議計算機(jī)專業(yè)教師與英語教師聯(lián)合授課，如開展"算法描述工作坊"、"技術(shù)文檔互評"等協(xié)同教學(xué)模式。

2.2技術(shù)工具開發(fā)建議

（1）研發(fā)智能術(shù)語管理系統(tǒng)：基于BERT模型開發(fā)術(shù)語推薦引擎，支持上下文感知的術(shù)語選擇；集成術(shù)語演變可視化工具（如詞頻趨勢、語義網(wǎng)絡(luò)）。

（2）設(shè)計情境化學(xué)習(xí)平臺：開發(fā)包含"技術(shù)評審會模擬"、"API文檔協(xié)作編輯"、"跨文化代碼評審"等任務(wù)的VR/AR訓(xùn)練系統(tǒng)。

（3）構(gòu)建自動化評估工具：基于機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)包含術(shù)語準(zhǔn)確率、句式復(fù)雜度、文化適應(yīng)性評分的寫作評分系統(tǒng)，實現(xiàn)"即時反饋-自動糾錯"教學(xué)閉環(huán)。

2.3教學(xué)方法改進(jìn)建議

（1）實施"認(rèn)知策略+實踐應(yīng)用"雙軌教學(xué)法：在理論教學(xué)中引入概念隱喻分析（如將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比作"分布式工廠"）、認(rèn)知負(fù)荷理論指導(dǎo)下的漸進(jìn)式任務(wù)設(shè)計。

（2）強(qiáng)化真實場景訓(xùn)練：建議增加"模擬技術(shù)路演"、"開源項目文檔翻譯"等任務(wù)，提升學(xué)生解決實際問題的能力。

（3）開展文化意識培養(yǎng)：通過"技術(shù)文化案例對比"、"跨文化團(tuán)隊項目"等環(huán)節(jié)，幫助學(xué)生理解文化差異對溝通的影響。

3.未來研究展望

本研究為計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)提供了實證依據(jù)，但仍有三個方向值得深入探索：

3.1長期追蹤研究

當(dāng)前研究干預(yù)周期為1學(xué)期，未來可開展3-5年的縱向研究，探究：

（1）教學(xué)干預(yù)的長期效果：通過畢業(yè)論文質(zhì)量分析、職場適應(yīng)度等，評估干預(yù)的長期影響。

（2）學(xué)習(xí)者的持續(xù)發(fā)展：追蹤不同學(xué)習(xí)者在研究生階段和職場中的語言能力演變路徑。

3.2技術(shù)賦能深化研究

隨著技術(shù)的發(fā)展，未來研究可探索：

（1）智能個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)：基于LSTM和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，根據(jù)學(xué)生行為數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容。

（2）多模態(tài)智能評估：開發(fā)融合語音識別、眼動追蹤、自然語言處理的多維度評估工具，實現(xiàn)"聽說讀寫譯"全能力評估。

（3）元宇宙教學(xué)應(yīng)用：構(gòu)建沉浸式虛擬技術(shù)社區(qū)，開展真實場景的跨文化協(xié)作訓(xùn)練。

3.3跨學(xué)科融合研究

未來研究可加強(qiáng)三個跨學(xué)科融合：

（1）認(rèn)知科學(xué)與計算機(jī)科學(xué)的結(jié)合：基于腦機(jī)接口技術(shù)，研究計算機(jī)專業(yè)英語學(xué)習(xí)的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制。

（2）計算語言學(xué)與教育技術(shù)的結(jié)合：開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的術(shù)語自動標(biāo)注系統(tǒng)、句式推薦引擎等。

（3）計算機(jī)科學(xué)與文化研究的結(jié)合：通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，量化不同文化背景下的技術(shù)隱喻使用差異。

4.結(jié)語

本研究通過系統(tǒng)研究計算機(jī)專業(yè)英語的語言特征、學(xué)習(xí)者挑戰(zhàn)及教學(xué)優(yōu)化路徑，為提升該領(lǐng)域人才培養(yǎng)質(zhì)量提供了理論依據(jù)和實踐方案。未來研究應(yīng)加強(qiáng)長期追蹤、技術(shù)賦能深化和跨學(xué)科融合，以適應(yīng)數(shù)字化時代對復(fù)合型人才的新需求。本研究的成果對計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)改革具有參考價值，并可為其他學(xué)科領(lǐng)域英語教學(xué)提供借鑒，推動跨學(xué)科英語教育的創(chuàng)新發(fā)展。

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[40]鄧炎松.(2013).計算機(jī)專業(yè)英語的文體特征與教學(xué)對策.外語界,(4),39-44.

八.致謝

本研究能夠順利完成，離不開眾多師長、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的鼎力支持與無私幫助。在此，謹(jǐn)向所有為本論文付出努力的單位和個人致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在論文的選題、研究設(shè)計、數(shù)據(jù)分析以及最終定稿的整個過程中，XXX教授都給予了悉心指導(dǎo)和寶貴建議。導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣以及寬以待人的品格，不僅使我在學(xué)術(shù)研究中受益匪淺，更在個人成長方面留下了深刻影響。每當(dāng)我遇到研究瓶頸時，導(dǎo)師總能以敏銳的洞察力為我指點迷津，其提出的"理論聯(lián)系實際"的研究理念，為我探索計算機(jī)專業(yè)英語教學(xué)優(yōu)化路徑提供了重要遵循。此外，導(dǎo)師在資源獲取方面的支持尤為關(guān)鍵，其協(xié)助聯(lián)系到的計算機(jī)專業(yè)教師訪談和行業(yè)專家咨詢，為本研究提供了豐富的第一手資料和實踐背景。在論文寫作期間，導(dǎo)師多次耐心審閱初稿，逐字逐句地提出修改意見，其專業(yè)精神令人敬佩。

感謝XXX大學(xué)外語學(xué)院和計算機(jī)學(xué)院為本研究提供的良好學(xué)術(shù)環(huán)境。外語學(xué)院XXX教授在學(xué)術(shù)英語教學(xué)領(lǐng)域的深厚積累，為本研究提供了理論支撐；計算機(jī)學(xué)院的XXX教授團(tuán)隊則分享了行業(yè)前沿動態(tài)和技術(shù)發(fā)展趨勢，使本研究能夠緊密結(jié)合實際需求。同時，感謝學(xué)院提供的書館資源、實驗室設(shè)備和學(xué)術(shù)講座平臺，這些資源為本研究奠定了堅實基礎(chǔ)。

感謝參與問卷和訪談的60名計算機(jī)專業(yè)學(xué)生和30名教師/工程師。他們的真實反饋和深度分享，為本研究提供了重要的實證依據(jù)。特別感謝在實驗組教學(xué)干預(yù)中積極配合的30名實驗參與者，他們認(rèn)真的學(xué)習(xí)態(tài)度和積極的互動交流，使本研究能夠順利收集到具有代表性的行為數(shù)據(jù)。

感謝XXX大學(xué)研究生院提供的科研經(jīng)費(fèi)支持，以及實驗室管理員XXX在實驗設(shè)備維護(hù)方面的協(xié)助。同時，感謝XXX出版社的編輯團(tuán)隊對論文排版和格式提出的專業(yè)建議。

最后，我要感謝我的家人和朋友們。他們在我攻讀學(xué)位期間給予的無限支持和鼓勵，是我能夠克服困難、堅持研究的重要動力。他們的理解和包容，讓我能夠全身心投入學(xué)術(shù)探索。

在此再次向所有幫助過我的人表示最誠摯的感謝！由于時間和精力有限，本研究可能存在不足之處，懇請各位專家學(xué)者批評指正。

九.附錄

附錄A：計算機(jī)專業(yè)英語學(xué)習(xí)者問卷（節(jié)選）

一、基本信息

1.您的年級：

□大一□大二□大三□大四

2.您的專業(yè)：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)

3.您的英語水平：

□優(yōu)秀□良好□一般□較差

二、學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)

1.在計算機(jī)專業(yè)英語學(xué)習(xí)中，您遇到的主要困難是（可多選）：

□術(shù)語記憶困難□句式表達(dá)困難□技術(shù)語境理解困難

□跨文化溝通障礙□文檔寫作規(guī)范□缺乏實踐機(jī)會

2.您認(rèn)為以下哪些資源對您的學(xué)習(xí)有幫助？（可多選）：

□術(shù)語詞典□教材□在線課程□學(xué)術(shù)論文

□實踐項目□同伴交流□教師指導(dǎo)

三、需求與建議

1.您希望計算機(jī)專業(yè)英語課程增加哪些內(nèi)容？

2.您對教學(xué)方法和資源有什么建議？

四、自我評估

請根據(jù)您的實際感受，對以下方面進(jìn)行評分（1-5分，1分表示完全不同意，5分表示完全同意）：

□術(shù)語更新速度快，難以跟進(jìn)□被動語態(tài)和復(fù)雜句式影響理解□跨文化差異導(dǎo)致溝通誤解

□動態(tài)術(shù)語管理系統(tǒng)有幫助□情境化訓(xùn)練提升學(xué)習(xí)效果□跨文化模擬訓(xùn)練有實用價值

附錄B：術(shù)語管理系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)（示例）

系統(tǒng)功能使用頻率統(tǒng)計（實驗組樣本數(shù)據(jù)，N=30）

功能名稱|平均使用次數(shù)/周|使用者滿意度（均值±SD）

術(shù)語查詢|12.3±3.2|4.1±0.5

術(shù)語云|8.7±2.1|4.3±0.6

智能聯(lián)想|15.5±4.0|4.2±0.4

術(shù)語演變趨勢|3.1±1.3|3.8±0.7

模擬任務(wù)|6.2±1.5|4.0±0.8

總使用時長|48.3±9.7小時/周|4.5±0.3

數(shù)據(jù)顯示，學(xué)生最頻繁使用智能聯(lián)想和術(shù)語查詢功能，而術(shù)語演變趨勢功能使用率相對較低，這可能與系統(tǒng)推薦算法需要進(jìn)一步優(yōu)化有關(guān)。滿意度評分顯示，學(xué)生對術(shù)語管理系統(tǒng)整體評價較高，尤其認(rèn)可智能聯(lián)想功能對術(shù)語記憶的幫助，但對術(shù)語演變趨勢功能的滿意度相對較低