Übersetzungskompetenz zukünftiger Übersetzer am Beispiel eines menschlich und maschinell übersetzten juristischen Textes

Niniejsza praca poświęcona jest kompetencji tłumaczeniowej przyszłych tłumaczy analizowanej na przykładzie tekstu prawniczego tłumaczonego przez człowieka i ręcznie. W pierwszej części pracy przedstawiona została definicja kompetencji tłumaczeniowej, omówione zostały opracowane przez teoretyków różne modele kompetencji tłumaczeniowej oraz przybliżony został proces nabywania kompetencji tłumaczeniowej z teoretycznego punktu widzenia. Drugi rozdział dotyczy zagadnienia tłumaczenia maszynowego. Przedstawiono w nim definicję tłumaczenia maszynowego, zarysowana została historia jego rozwoju i krótko scharakteryzowano jego różne rodzaje. Omówione zostały również zalety i wady tłumaczenia maszynowego oraz przytoczone zostały opracowane przez językoznawców klasyfikacje błędów popełnianych przez silniki tłumaczenia maszynowego. Trzeci rozdział poświęcony został specyfice tłumaczenia tekstów z dziedziny prawa. Przedstawiono typologizację i charakterystykę tekstów z zakresu prawa, charakterystykę języka prawniczego zarówno w języku polskim, jaki i niemieckim. W ostatniej części pracy przeprowadzono analizę wyników z badania ankietowego przeprowadzonego wśród studentów lingwistyki stosowanej. Głównym celem badania było zbadanie przyrostu kompetencji tłumaczeniowej studentów oraz dokonanie oceny jakości wygenerowanego przez DeepL tłumaczenia maszynowego. Pod koniec przedstawiono wnioski z przeprowadzonego badania.

The following M.A. thesis is devoted to the translation competence of future translators analyzed on the example of human and machine translated legal text. The first chapter presents a definition of translation competence, discusses various models of translation competence developed by theorists, and outlines the process of acquiring translation competence from a theoretical point of view. The second chapter deals with the issue of machine translation. It presents a definition of machine translation, outlines its history, and briefly characterizes its various types. The advantages and disadvantages of machine translation are also discussed, and linguists’ classifications of errors made by machine translation engines are presented. The third chapter is focused specifically on the specifics of translating legal texts. It presents a typology and characteristics of legal texts, as well as the characteristics of legal language in both Polish and German. The last part of the thesis analyzes the results of a survey conducted among students of applied linguistics. The main objective of the study was to examine the increase in students’ translation competence and to evaluate the quality of machine translation generated by DeepL. At the end, the conclusions of the research are presented.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Übersetzungskompetenz zukünftiger Übersetzer, die am Beispiel eines menschlich und maschinell übersetzten juristischen Textes analysiert wird. Im ersten Teil der Arbeit wird die Definition der Übersetzungskompetenz vorgestellt, verschiedene von Theoretikern entwickelte Modelle der Übersetzungskompetenz werden diskutiert und der Prozess des Erwerbs von Übersetzungskompetenz aus theoretischer Sicht näher erläutert. Das zweite Kapitel befasst sich mit dem Thema maschinellen Übersetzung. Es wird die Definition der maschinellen Übersetzung vorgestellt, ihre Entwicklungsgeschichte skizziert und ihre verschiedenen Arten kurz charakterisiert. Außerdem werden die Vor- und Nachteile der maschinellen Übersetzung diskutiert und von Linguisten entwickelte Klassifikationen von Fehlern, die von maschinellen Übersetzungssystemen gemacht werden, angeführt. Das dritte Kapitel ist den Besonderheiten der Übersetzung juristischer Fachtexte gewidmet. Es erläutert eine Typologiesierung und Merkmale juristischer Texte sowie eine Charakterisierung der Rechtssprache sowohl im Polnischen als auch im Deutschen. Im letzten Teil der Arbeit werden die Ergebnisse einer Umfrage unter Studierenden der Angewandten Linguistik analysiert. Das Hauptziel der Untersuchung war es, die Zunahme der Übersetzungskompetenz der Studierenden zu untersuchen und die Qualität der von DeepL generierten maschinellen Übersetzung zu bewerten. Abschließend werden die Schlussfolgerungen aus der durchgeführten Untersuchung vorgestellt.