Menelaah Perkembangan Model Penilaian Kompetensi Penerjemahan di Era AI
Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah mengubah banyak aspek kehidupan, termasuk dunia penerjemahan. Berbagai aplikasi berbasis Neural Machine Translation (NMT) kini mampu menerjemahkan teks dalam hitungan detik dengan hasil yang semakin mendekati terjemahan manusia. Di balik kemudahan tersebut, muncul pertanyaan penting: bagaimana cara menilai kemampuan seorang penerjemah ketika teknologi juga mampu menghasilkan terjemahan yang berkualitas?
Pertanyaan inilah yang menjadi fokus penelitian dosen UNG, Novriyanto Napu dan Usman Pakaya, melalui artikel ilmiah berjudul From Foundational Frameworks to Future Frontiers: Critical Perspectives of Translation Competence Assessment Models and Emerging Challenges yang dipublikasikan pada jurnal Current Issues in Language Planning.
Penelitian ini mengulas perkembangan kajian mengenai Translation Competence (TC) atau kompetensi penerjemahan selama satu dekade terakhir. Dengan menganalisis berbagai publikasi ilmiah yang telah melalui proses peer review, penelitian ini menelusuri bagaimana kompetensi penerjemahan dikonseptualisasikan, diterapkan, dan dinilai dalam berbagai konteks pendidikan. Kerangka kompetensi PACTE dan European Master's in Translation (EMT) digunakan sebagai acuan untuk melihat perkembangan model penilaian yang digunakan dalam pendidikan penerjemah.
Hasil kajian menunjukkan adanya perubahan paradigma dalam sistem penilaian kompetensi penerjemah. Jika sebelumnya penilaian lebih banyak berfokus pada kualitas hasil terjemahan akhir, kini pendekatan tersebut bergeser menuju sistem yang lebih komprehensif. Penilaian tidak lagi hanya mengandalkan satu hasil akhir, tetapi memadukan berbagai bukti kompetensi melalui penilaian berbasis kriteria, proses penerjemahan, portofolio, refleksi diri, hingga pemanfaatan teknologi untuk menghasilkan evaluasi yang lebih autentik dan mendukung proses pembelajaran.
Perubahan tersebut didasarkan pada pemahaman bahwa kemampuan menerjemahkan jauh lebih kompleks daripada sekadar menghasilkan teks dalam bahasa lain. Seorang penerjemah dituntut mampu memahami konteks, mengambil keputusan, memilih strategi penerjemahan yang tepat, serta menyelesaikan berbagai persoalan bahasa dan budaya yang muncul selama proses penerjemahan berlangsung. Karena itu, proses berpikir dan strategi yang digunakan penerjemah menjadi bagian penting yang perlu turut dinilai.
Kajian ini juga menyoroti semakin besarnya pengaruh Neural Machine Translation dalam dunia penerjemahan. Kehadiran teknologi berbasis AI tidak hanya mengubah cara penerjemah bekerja, tetapi juga memunculkan tantangan baru dalam sistem penilaian kompetensi. Penelitian menunjukkan bahwa meningkatnya penggunaan teknologi tersebut mendorong perlunya model evaluasi yang mampu membedakan kemampuan penerjemah sebagai individu dengan kontribusi teknologi yang digunakan selama proses penerjemahan.
Selain perkembangan teknologi, penelitian ini mengidentifikasi masih adanya kesenjangan antara pendidikan penerjemahan dan kebutuhan industri. Di sisi lain, penerapan pendekatan penilaian yang berorientasi pada proses juga dinilai belum merata di berbagai institusi. Hal ini menunjukkan bahwa pengembangan sistem evaluasi masih memerlukan penyempurnaan agar lebih relevan dengan perkembangan profesi penerjemah di era digital.
Sebagai bagian dari hasil kajian, para peneliti menyajikan perbandingan berbagai model kompetensi penerjemahan, instrumen penilaian, serta hasil penerapannya dalam berbagai penelitian. Berdasarkan analisis tersebut, penelitian ini menawarkan sebuah kerangka konseptual yang diharapkan dapat menjadi acuan bagi penelitian lanjutan sekaligus mendukung pengembangan sistem penilaian kompetensi penerjemah yang lebih adaptif terhadap perkembangan teknologi.
Melalui penelitian ini, Novriyanto Napu dan Usman Pakaya menegaskan bahwa perkembangan kecerdasan buatan bukanlah alasan untuk mengurangi peran manusia dalam dunia penerjemahan. Sebaliknya, kemajuan teknologi menjadi momentum untuk mengembangkan sistem penilaian yang lebih autentik, komprehensif, dan relevan, sehingga pendidikan penerjemahan mampu menghasilkan lulusan yang tidak hanya mahir menerjemahkan, tetapi juga siap menghadapi tantangan profesi di era digital.
