摘要：统计学是经管类专业核心课程，主要是通过定量分析方法培养学生对统计数据的分析处理能力。大数据时代的到来对统计学人才的培养既是挑战也是机遇，因此本文从大数据时代对统计学教学的要求入手，针对当前高校经管类专业统计学教学中存在的问题，提出统计学教学应从教学模式、教学内容、教学方法以及加强实践能力的培养等四个方面探索改革途径，以提高统计学教学质量，培养更加契合时代发展的专业人才。
关键词：大数据时代;经管类专业;统计学;教学改革
一、引言
《统计学》课程是以研究数据为中心，借助概率论和数理统计的原理和方法，通过对数据的收集、整理、分析和推断，研究数据之间的内在规律性的一门应用性课程。它是高等院校经管类专业的核心课程之一，培养目标是使学生能够把统计学知识应用到经济领域解决实际问题。《统计学》在经管类学生的知识体系中占有重要位置。但随着大数据时代的到来，企业对经管理学生的数据挖掘、数据处理及分析能力有了更高的要求，因此以往我们在《统计学》课程的教学过程中着重偏重于理论讲授的授课模式很难满足当前社会的需求。大数据时代如何改革统计学教学方式，如何提升学生的实践能力，是我们在统计学教学过程中迫切要解决的问题。
二、大数据时代对统计学教学的要求
大数据是当今高科技时代发展的产物，它是大量、多样、有价值的数据集合，以多元形式，由许多来源搜集而来的庞大数据组，是伴随网络发展形成的信息数据流。在当今高速发展的社会，大数据已成为重要的发展战略，在全球的生产、流通、分配、消费、科技发展、人际沟通等方面将产生重要的影响。2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》指出，目前我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有巨大市场优势和发展潜力。与大数据相关的职位需要复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。为此，高校经管类统计学课程的教学目标为契合当前社会的发展要求，在统计学课程的教学中应着重对学生突出以下两个方面能力的培养。
1.加强数据的分析处理能力
传统的统计学理论研究是建立在小样本基础上的，主要采用抽样估计、假设检验等方法对样本数据进行分析来推断总体概况。但在大数据时代，所研究的数据数量不再区分总体与样本，统计数据数量非常庞大且种类繁多，与传统的数据分析相比，数据的含义已经大大超出传统范畴，数据处理理论、方法、手段日新月异，这就要求我们在统计学课程的教学中重点培养学生对数据的分析处理能力。一方面要提升学生的数据挖掘能力，数据类型除数字形式外，文字，图像、图片、音频、视频、网络日志等也都是数据，意味着统计数据的收集方式、渠道、数据的整理方式都将会改变；另一方面，由于传统统计研究方法难以处理复杂的海量数据，因此在统计学的教学中除了让学生掌握传统的数据处理方法，还需掌握一些新的数据分析方法，这就要
2.提升学生的软件操作能力及实践能力
大数据时代的数据分析面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。在大数据背景下，学生不但要能收集海量数据，还要把不同类型的数据恰当处理后进行数据分析，通过模拟运算得出分析结论。因此，统计教学不但要让学生掌握统计知识，还要拥有很强的软件操作能力。此外，在统计理论的教学中要注重培养学生实践能力，培养学生能够运用理论知识解决某一领域实际问题的能力。
三、经管类专业统计学课程教学中存在的问题
统计学是经管类专业的核心课程之一，是一门应用性很强的课程。但目前统计学课程的教学效果并不理想，通过研究发现主要存在以下方面的问题。
1.学生数学功底参差不齐
统计学的研究对象主要是统计数据，分析统计数据之间的内在联系，所以统计学又是一门一定量研究为主的科学，在学习中必然要有大量的统计理论、繁杂的公式推导以及统计建模，这些需要扎实的数学功底。但这恰恰也是很多经管专业学生的软肋。经管类学专业开设的很多课程主要是进行形象思维和识记能力的培养，但缺乏抽象思维和数学推导及分析方面的系统训练，学生数学知识的基础比较薄弱。在学习统计学课程时，一些同学反映听课像听“天书”，短时间内对统计学知识点不能完全掌握。
2.教学内容与大数据时代脱节
现有的统计学课程重点在于统计思想和统计理论的讲解，统计研究的对象主要针对统计数据，参数估计和假设检验是利用样本数据推断总体的主要方法。但在大数据时代，统计数据的形式已经多样化，海量的统计数据也是研究对象，不再区分总体与样本，传统的统计方法难以处理复杂的统计数据，因此在教学内容中还应讲授一些新的数据处理方法。
3.教学方法陈旧
当前经管专业的统计学课程主要以讲授为主，授课内容主要是有教师在课堂上讲述，学生通过课堂听讲、课后复习及作业对知识点进行理解和消化。这种传统的授课方法有一定的优势，如授课内容直观、重点突出。但缺点也很突出，首先这种填鸭式的教学模式，学生难以整堂课集中精神听课，而且授课内容又是相对枯燥乏味的数字分析，授课质量难以保证；其次这种授课模式传递的信息量有限，有限的授课时间传统的知识点都难以讲完，更不用说要讲授大数据时代接轨的统计理论、方法和模型了。
4.对实践教学不够重视
统计学是一门应用型的`科学，培养目标是利用统计理论分析实际问题。因此统计学课程也应对学生的实践能力进行培养。当前统计学课程对学生实践能力的培养主要通过两条途径：其一是上机实验，主要是让学生熟悉统计软件的操作。但目前专业的统计软件较多，各有特色，不同的学校选择也不尽相同。在有限的上机课时中，选择哪个软件讲授，讲哪些内容是，值得我们思考和合理安排的。其二是实训训练。由于种种原因，统计实训环节安排的课时比较少，甚至根本没有实训环节，学生对课堂中学习的理论不知道该如何使用，学习的目标更多是应付理论考试，获得学分，无法理解统计研究的现实意义。
四、大数据背景下经管类专业统计学课程教学改革的措施
大数据技术以及新的教育技术的出现，对传统的统计学教学提出了新的要求。经管类统计学的教学改革应结合经管专业的特点，转变教学思路，创新教学方法，加强实践环节和软件的训练，构筑统计理论、实践训练、软件操作三位一体的教学体系。
1.建立任务驱动型的教学模式
就本科统计学的教学而言，一方面统计学课程是以定量分析为主，繁杂的数学公式、数学推导以及统计模型导致学习起来相对枯燥；另一方面由于没有科研压力，大多学生的学习目的就是拿到学分，缺乏主动学习的热情，所以统计学的教学效果并不理想。要提高统计学的教学效果，关键还要从内因入手，激发学生的学习主动性，仅仅通过有限课时的课堂讲解，学生无法了解更多的统计知识，只有调动学生的学习主动性，通过学生自学为主、教师辅导的方式才能让学生了解更多的统计知识。任务驱动是教师通过设计项目、布置任务的方式主导学生，学生通过网络、APP或组间团队进行自学或复习的一种主动学习模式。要使任务驱动学习模式取得更好的效果，统计学考核方式也要进行相应的改革，增加平时成绩的比重，将任务的完成效果也纳入考核的一部分。
2.教学内容紧密结合大数据时代特色
在大数据时代，数据的采集、类型及分析方法都发生了很大的变化，传统的统计方法已难以满足海量数据分析的要求。因此，除了传统的统计学理论的讲解外，教学内容还应增加针对大数据采集、导入、分析、挖掘的统计方法。此外，教师也可以结合经管类学生的不同专业，有针对性地选取案例进行实例讲解，提高学习效率。
3.采用多元化的教学方法
传统的统计教学多采用课堂板书或多媒体的形式上课，板书的优势在于授课重点突出，教学内容直观，缺点是授课信息量有限。多媒体上课的优势是能够将声音、视频、图片、图像等融入其中，授课内容呈现形式多样，缺点是传递的信息量大，教学节奏快，部分学生难以跟上教学进度。在大数据时代，统计信息更加庞杂，统计理论及统计方法更加复杂，因此教师可以在教学中采用一些现代科技手段。例如，在授课前后教师可以采用微课、慕课的形式让学生利用网络资源进行预习和复习；利用网络交流的群组织课后的统计答疑及辅导；直接在课堂上利用手机进行即时的辅助教学。
4.强化对学生实践能力的培养
在大数据时代，学生实践能力是反映统计学教学质量的关键指标，统计学教学的主要目的是学生具备应用统计理论处理及分析实际问题的能力。提高实践能力和水平的主要途径包括：
（1）融入案例教学。案例教学是统计理论与实践之间的桥梁，教师在课堂上通过对案例进行梳理与分析，可以让学生直观地了解统计分析的过程。
（2）课后教师可以设计案例，以慕课的形式引导学生对案例进行操作分析。
（3）组建学习小组，给每个小组分配任务，引导学生完成从统计案例选题——数据收集——数据整理——数据分析等整个统计分析流程，教师随时跟进指导。
（4）提升统计软件操作水平。目前专用的统计软件很多，各有特点，在大数据时代，鼓励学生除了掌握一般统计软件的操作之外，还要具备处理和海量数据的能力。总之，在经管类专业统计学的教学改革中，我们要注重结合当前大数据时代特色，让学生除了掌握传统的统计学知识外，更要具备大数据思维和对海量数据的处理和分析的能力，激发学生的学习和研究兴趣，提升学生的实践能力及软件操作水平，培养出适应时代需要的专业人才。
参考文献：
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[2]陶雪萍,邱红.经管类专业统计学教学效果提升策略研究[J].高教学刊，2016
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一国有企业文档管理的演进
一.一传统国有企业文档管理
跟着企业信息化的请求,国有企业的文档管理尽管履行了电子化、网络化,然而仍有许多纸质文档占用大量的存储库房、橱柜以及文档架等空间。文档机构将文档转化为知识的能力严重不足,这使患上本来步入半衰期的文档资源直接进入休眠期甚至死亡期,进而致使掌握着企业最有价值信息的文档机构在数字化时期不断边沿化。尽管文档机构所珍藏资源实现了数字化贮存,但这些资源长时间处于休眠期,并无实际价值意义。
一.二基于知识管理的国有企业文档管理
跟着数字化、电子化,网络化时期的来临,文档管理的管理模式阅历了实体管理、信息管理、知识管理进程,这演变进程实际是文档价值的升华与知识内涵的拓展进程。知识管理是指通过对于企业内外各种信息、知识进行有效的辨认、全面的搜集、科学的加工以及充沛的运用,并且通过增进知识同享、激励知识立异、实现知识增值,从而来提高企业的应变能力以及立异能力。基于文献的梳理,文档管理与知识管理的钻研集中于构建知识管理的请求。笔者认为企业文档是企业首要的知识资源,是企业知识管理的基础;同时,文档管理是维护企业知识产权的有力武器。知识管理是实现隐性知识价值的途径,而文档管理是对于显性知识的管理。从文档管理与知识管理的性质来看,文档管理是使归档文件的有序化以及结构化,实现文档的应用价值;而知识管理是通过对于文档的搜集、加工、应用、编研以及信息化管理等手腕,将文档转化为知识资源。从文档管理与知识管理的共同性质来看,它们都是对于信息资源进行加工,提掏出有价值的信息,为企业提供服务。
一.二.一文档管理模式的转变
传统的文档管理是以纸质文件为管理对于象,而现在多以电子文件与纸质文件互为交融的资源为管理对于象,并且注重知识管理、知识同享与知识立异。
一.二.二文档业务的流程再造
业务流程再造是企业管理对于组织流程重组的1种管理思想。文档业务流程再造是以文档业务流程为改造对于象以及中心,以关切客户的需乞降满意度为目标,对于现有的文档业务流程进行根本的再思考以及情势的再设计,使患上企业能最大限度地适应新形势下的现代经营环境。文档管理的流程再造是以文件管理的流程为基础,实现文件“发生、运转、归档、永远保留或者烧毁”流程的改造与知识管理的前端节制,流程再造是依据文件管理的流程履行文件前端节制,主要是对于企业内部文档而言,将发生于职能部门的文档,经由初次加工,送入文档机构,由文档人员依据企业文档管理的标准体系进行再次加工,然落后行归档,通过数据发掘的`知识管理平台提取知识,最后通过服务平台提供给用户。
一.二.三文档管理人材队伍的建设
传统的文档管理人员的职能是接受、保管、排序、借出、归档等基本职能,然而基于知识管理的文档管理模式中,更要注重知识的产出,注重
二大数据环境下国有企业文档管理面临的新挑战
二.一文档管理模式面临的新挑战
大数据时期象征着企业的数据量多而且结构化数据与非结构化数据并重。基于知识管理的企业文档管理模式注重知识管理、知识同享、知识立异。大数据到来,对于知识管理的模式提出了新的请求。现有管理模式的搜集视角狭隘,而在大数据违景下,文档机构的珍藏应多元化发展,从广泛视角搜集文档资料,更多关注1些繁杂化、碎片化、底层化信息的搜集。
二.二文档业务流程面临的新挑战
目前,咱们从文档流程与数据流程两方面进行文档管理。咱们重视文档的前端节制,然而只是对于文档发生以前的文件做出简单鉴定与加工处理。这样的处理并无减轻文档机构人员的工作量,而是加剧了文档机构重复性鉴定与加工处理。文档资料的冗余性、繁杂性致使了知识提取工作量沉重,提取知识不可靠性。所以对于文档的前端节制来讲,文档发生以前的文档鉴定法子与文档的标准化格式是无比必要的,选择正确的文档鉴定法子能快速判别文档的价值,提高文档输入速度,而文档标准化格式处理是发掘知识的基础。
二.三文档管理人材建设面临的新挑战
人材资源是企业文档管理的症结。传统的文档管理模式中,只请求工作人员有归档、搜集资料、查询等基本知识,而跟着电子化、网络化的推动,企业请求文档机构人员除了了具备基本服务素养,还要晓得信息化技术。然而在大数据违景下的企业文档管理,这些素养还远远不够,文档工作人员不但要晓得现代企业管理理论,熟识企业业务流程,还要拥有数据处理能力,能够运用先进的技术提高工作能力与效力。工作人员要从数据的视角看待文档,以大数据理念推进文档的管理与服务。从管理层来看,要严格把关人材提拔;加快文档人员知识结构的变革,多途径、多层次培育人材。
二.四管理技术支撑以及服务面临的新挑战
技术是企业发展的出产力。在基于知识管理的企业文档管理模式中,技术是整个模式架构的基石。从总体来看,IT架构布局是整个知识管理平台的基础;从局部来看,数据发掘技术是知识提取的核心技术,是整个企业文档管理的中心。整个文档管理的轴心是数据发掘技术,所有的流动都缭绕它展开。现有文档管理模式提供的是点对于点的个性化服务。在大数据违景下,用户在竞争日趋剧烈的环境下需要更多的信息与知识才能做出好的决策,这对于国有企业文档机构提供的服务提出了新的挑战。用户请求文档机构的服务响应速度更快,信息检索与查询更便捷,信息与知识的可理解性更强,并且能够提供全进程的信息服务。这请求文档机构在大数据违景下的个性化服务不但提供用户所需要的信息,还要通过对于用户需求进行分析,提供基于海量散布式资源的精细化知识组织输出,即实现“信息+解决方案”的1站式服务。
三基于知识管理的国有企业文档管理的优化途径
为了应答大数据时期的挑战,咱们可从两个方面解决基于知识管理的文档管理的问题。
三.一基于知识管理的文档管理模式的改良文档
管理工作的展开需要两方面的支撑。文档是企业的可贵资源,增进企业的成长,所以知识管理需要管理层领导的支撑。管理层要注重、关注企业文档管理工作,为文档管理配备必要资源,从大局动身,定时提出请求,及时给予工作指点。在人员配备方面,企业要选用有必定信息素养,掌握必定管理理论的工作人员,同时要拥有数据处理能力。大数据技术能够解决企业文档的电子文档数据贮存提供与调用速度慢的问题,所以企业的技术服务部必需从企业大局动身,全面建设企业信息化平台。从企业底层的网络IT架构到面向用户的信息平台,技术部的人员要提供1站式技术,为文档管理部门提供基础技术支撑。此外,在面向用户的文档管理平台上,必需要对于用户进行权限管理,防范企业泄密的风险。
三.二基于知识管理的文档管理业务流程再造
基于文档管理业务流程再造,是指咱们在文档前端节制的时候,增添文档鉴定与文档格式标准化功能。在文档鉴定方面,采取徐拥军学者(二八年)的宏观鉴定论。它再也不采取“时间、来源、职能、内容或者用户”之类的具体标准,而是改用更为宏观且相对于抽象的“文件构成机关的社会职能”标准。这类宏观鉴定标准与法子可以对于体积量大的文件进行批处理式的鉴定,提高鉴定速度,进而提高资料搜集工作的效力。对于于提高企业文档输入工作的效力问题,这就请求企业树立文档管理标准化体系。标准化体系分为两个层次:第1个是数据输入的标准化格式。标准化格式的电子文档数据提高了工作人员对于数据输入的效力,同时也利于工作人员对于海量标准化数据深层次的发掘。第2个是企业文档管理流程的标准化。工作人员严格依照标准化流程办事,落实流程各个阶段的责任,避免文档泄密与丢失等其他突发事件。知识管理平台是企业档案管理的核心,它的前端是企业搜集的文档经由标准化处理的数据,后端是面向用户的开放性信息平台。知识管理平台的核心是数据发掘技术,数据发掘技术是大数据时期的1种数据处理技术,它指从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的实际利用数据中,提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。数据发掘技术擅长发现文档海量信息中的精髓,有益于有效的知识管理,是实现知识发掘、知识同享、知识立异的途径与法子。
四结语
跟着国有企业范围的增长,文档累计量愈来愈大,在必定程度上相符了大数据的数量大、多种类、高价值的特征。文章对于基于知识管理的文档管理进行文档前段节制,筛选文档并对于文档进行标准化处理,以便在知识管理平台上,通过数据发掘技术,实现知识管理、知识同享与知识立异。
论文关键词： 关联 翻译 交际语境效果
论文摘要： 关联理论作为一种认知语用理论，强调了语境效果及推理模式；翻译是一个对语言进行认知推理的交际过程，二者都是对人类交际与话语理解进行研究。因此，在关联理论的框架下对翻译这一交际过程进行研究，能够全面、科学地理解话语，使交际获得成功。
1引言
Dan Sperber和Deirdre Wilson的关联理论是在H。P。Grice的交际理论与会话含意理论的基础上发展起来的，他们合着的《关联性：交际与认知》一书中对其有很精辟的阐述。关联理论作为认知语言学一个理论给西方语用学界带来了极大影响。它将关注的核心投到人类交际与话语理解方面，其影响力已超出了语用学领域，延伸到翻译领域。因为自然语言中的每个话语都可以有多种理解，要正确的理解自然语言，就必须通过语境来寻找信息的关联，然后根据话语和语境的关联进行推理。而翻译中为达到语用等效，其前提正是正确地理解自然语言。因此，关联理论就成为可以指导翻译的语用翻译理论。
2关联理论
Sperber和Wilson主张用“关联原则”来解释人类的交际。他们认为，语言交际是一个认知过程，交际双方之所以能够配合默契，是因为有一个最佳的认知模式，即“关联”。关联由两个因素决定：语境效果和心智努力。人类认知活动的目标就是在认知过程中力图以最小的心智努力获得最大的语境效果。为了达到这个目标，人们必须把注意力集中于最为“关联”的信息，以获取信息和语境的最佳关联。最佳关联是指在话语理解时以一定的心智努力获得足够的语境效果。
交际是否成功关键在于人对事物之间的联系或关联的认识。人类在认知过程中往往以最大关联为取向，但在实际交际过程中我们只能期待产生一个最佳关联，即听者在理解话语时用最小的认知努力获得足够的语境效果，并以交际为取向。关联理论认为语境是一个在互动过程中为了正确理解话语而存在于人们大脑中的一系列假设，所以关联理论的语境不限于现实环境中的情景或话语本身的语境，交际中的语境不是固定不变的，而是动态的。而最佳的语境效果是由明示——推理模式提供的。明示，即说话人明白无误地表达出自己的意图；推理，即听话人从说话人提供的信息中推断出说话人暗含的意图。其中，听话人的推理是理解话语的核心，而关联则是听话人推理的基础。对话语进行推理就是在话语与语境假设之间寻找一种关联，关联选取得当就会获得足够的语境效果，有了语境效果，就能正确理解话语，使交际获得成功。
3关联理论与翻译
翻译是受关联理论影响最大的学科之一。德国学者Gutt认为，翻译是一种言语交际行为，是与大脑机制密切联系的推理过程，它不仅涉及语码，更重要的是根据语境进行动态的推理，而推理的依据就是关联性。关联性就是制约翻译的基本原则，翻译的成功与否在于原交际者的目的和读者（听者）的要求在认知环境方面与原文相似。关联理论引入翻译研究，对翻译理论和实践都具有指导意义。
美国著名语言学家、翻译理论权威尤金·奈达博士也认为：“翻译就是交际。”他指出，信息如果不能被读者接受则丧失其交际作用，而译文如果起不到交际作用，不能为读者所理解，就是不合格的。
原作者和译者都是通过交际意图把信息告诉各自的读者，因此，要做到忠实于原作者的交际意图，这就需要译者首先要理解原文，并根据关联原则找到各种信息的最佳关联，获得最佳的语境效果，最终做出一个最能体现原作者交际意图的译文。成功的译文是使译文读者可以不必花费较多的努力就能获得与原文读者相同的语境效果，并能准确地理解原作者的交际意图。
关联理论把翻译看作是一个交际过程，而翻译过程包含作者与译者之间的交际和译者与读者之间的交际这两个交际过程。因此，译者不仅要有准确理解作者交际意图的能力，还应充分考虑译文环境下译文读者的认知能力，帮助译文读者找到与译文语境之间的最佳关联，达到最佳交际效果。译者作为原文的读者接受来自原文本的信息，这些信息提供的动态语境与译者的认知语境相结合，产生译者对原文本的理解。在理解过程中，译者运用自己的语言知识和推理能力努力达到对原文作者意图的最接近的理解，从而做到对原文的“忠实”。然而，译文忠实于原文的程度依赖于译者对译文读者的了解。如果译者不顾译文读者的认知语境和知识结构，将原文原封不动地呈现给译文读者，只会使译文读者不知所云，导致交际失败。例如，如果把“Every family is said to have at least one skeleton in the cupboard。”直译为“据说家家户户的壁橱里至少都藏着一具骷髅。”就会使译文读者困惑不解。此译文只是对原文的表面意思做了传达，并未传达原文的真实意义，对于不了解西方文化背景的译文读者来说就很难以理解。然而。如果将其翻译为“常言道：壁橱里藏骷髅，丑事家家有。”这样，译者就找到了原文与译文语境的最佳关联，译文也更易被中国读者所接受，译者就达到了完成作者与译文读者之间最佳交际的目的。
译者作为原作者和译文读者之间的桥梁，其主要任务是保证两者之间交际的成功。为了保证原文作者和译文读者之间交际的成功，译者可以采取各种翻译策略来帮助译文读者找到原文与译文语境的最佳关联，达到最佳的交际效果。因此，译文读者在这一交际过程中的角色是不容忽视的。译者需要对译文读者的`认知结构和知识结构有充分的了解，做出准确的判断，对译文的表达方式做出适合译文读者的选择。如对《红楼梦》中的谚语“谋事在人，成事在天”的翻译，霍克斯直接引用英语谚语“Man proposes，God disposes。”撇开原作中的佛教色彩，使译作带上了基督教色彩，从而使原文作者曹雪芹向译文读者靠近。
翻译是语际意义的转换，意义问题是翻译的核心问题。在翻译过程中，既要重视语言本身，也要重视在不同的语境中语言所要表达的真正含义。语境在关联理论中又称为语境假设，不仅包括上下文和说话时的社会环境，还包括百科知识和当时感知的信息，这些信息并不构成一个单一的语境，而是一系列语境。在话语理解中，人们只是选取某一特定语境对信息进行推理。交际能否顺利进行，主要看听话者能否选择正确的语境。Sperber和Wilson提出了动态的语境观。语境不是静态的，而是在话语理解过程中不断选择的结果。很多情况下，交际者的交际意图可能会和话语的字面意思不一致甚至相反，这就要求听话者结合自己的认知结构和百科知识及推理能力找到与说话者的话语信息相关的语境假设，通过推理正确的判断说话者的交际意图。例如：“She is a fox。”译文有“她是只狐狸”、“她是个狐狸精”或“她是个时尚迷人的女人”在中英文化中，“狐狸”都可以与狡猾、诡计多端的人联系在一起，但当“狐狸”与女性联系在一起，汉语与英语就有了不同的文化色彩。如果译者不了解中英不同的文化语境，按照中国人的认知思维，把fox翻译成“狐狸精”，那无疑是错误的，因为在英语中，它指的是时髦迷人的女子。因此，译者应该对原语进行文化推理，获得最佳的语境效果才能得出准确的译文，达到交际的目的。
4结语
关联理论强大的解释力为翻译研究提供了一个理论框架。在此框架下，从认知角度对翻译过程进行描写，把翻译过程看作是原者—译者—读者之间的两个交际过程，在动态语境中找出各种信息之间的最佳关联，对真实交际意图做作出推理，从而能够全面、科学的阐释话语理解，达到翻译这一交际的目的。
参考文献：
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