AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results showed that DeepL’s overall usability was at an “acceptable/good” level, and the scale’s internal consistency was adequate.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Neural machine translation (NMT) tools, such as DeepL, are becoming increasingly visible in Translation education. Students are experiencing these tools in the translation process. However, the impact of translation technology courses on perceived usability has been examined in a limited number of quantitative studies. This study aims to measure undergraduate students’ perceived usability of DeepL using the System Usability Scale (SUS) and to evaluate the impact of taking a translation technology course on these perceptions. In this quantitative study, the data were analyzed using descriptive statistics, exploratory factor analysis, and an independent-samples t-test. The results showed that DeepL’s overall usability was at an “acceptable/good” level, and the scale’s internal consistency was adequate. The factor analysis revealed a dominant, overarching usability factor. Students who had completed a course on translation technologies perceived DeepL as significantly more usable than their peers without such training. Statistical tests confirmed this disparity, which corresponded to a moderate effect size. These outcomes imply that targeted education in translation technology not only promotes more frequent use but also fosters more favorable subjective assessments of such tools. The study emphasizes the need to incorporate such tools into academic programs through a structured, critically engaged pedagogical approach.
Özet
DeepL gibi nöral makine çevirisi (NMÇ) araçları, çeviri eğitiminde giderek daha görünür hale gelmektedir. Artık öğrenciler bu araçları çeviri sürecinde giderek daha yaygın biçimde deneyimlemektedir. Bununla birlikte, çeviri teknolojisi derslerinin kullanılabilirlik algısı üzerindeki etkisi, sınırlı sayıda nicel çalışmada incelenmiştir. Bu çalışma, lisans öğrencilerinin DeepL’nin algılanan kullanılabilirliğini Sistem Kullanılabilirlik Ölçeği (SUS) kullanarak ölçmeyi ve çeviri öğrencileri arasında çeviri teknolojisi dersi alan ve almayanlar arasındaki kullanılabilirlik algısını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu nicel çalışmada veriler; betimleyici istatistikler, açımlayıcı faktör analizi ve bağımsız örneklem t-testi kullanılarak analiz edilmiştir. Sonuçlar, DeepL’nin genel kullanılabilirliğinin “kabul edilebilir/iyi” düzeyde olduğunu ve ölçeğin iç tutarlılığının yeterli olduğunu göstermiştir. Faktör analizi, baskın, genel bir kullanılabilirlik unsurunu ortaya koymuştur. Çeviri teknolojileri üzerine bir dersi tamamlamış öğrenciler, DeepL’yi bu tür bir eğitim almamış akranlarına göre önemli ölçüde daha kullanışlı olarak algılamışlardır. İstatistiksel testler, orta düzeyde bir etki büyüklüğüne karşılık gelen bu farklılığı doğrulamıştır. Bu sonuçlar, çeviri teknolojisinde hedeflenen eğitimin yalnızca daha sık kullanımı teşvik etmekle kalmayıp, aynı zamanda bu tür araçların daha olumlu öznel değerlendirmelerini de desteklediğini göstermektedir. Çalışma, bu tür araçların yapılandırılmış, eleştirel bir pedagojik yaklaşımla akademik programlara entegre edilmesinin gerekliliğini vurgulamaktadır.