2021年10月25日，应外语教学部的邀请，来自交通大学的管新潮副教授再次就语料库翻译与数据挖掘进行讲座。本次讲座是继2020-2021年度管教授为学部教师和广大在校学生开讲的python系列讲座后的又一次与语料库翻译相关升级版的翻译学知识分享，为广大师生利用数据进行科研提供了途径。
讲座伊始，管教授提到，随着语料库语言学的兴起和发展,基于语料库进行的翻译教学受到众多外语学院的高度重视。而在我们的教学领域,并没有建立一个适应于翻译教学与学习需求的翻译教学语料库。特别是随着数据驱动学习模式的产生,加之语料大数据时代的到来,促使个性化、需求型的翻译教学与学习成为成大数据时代外语教学或第二语言教学的必然趋势。面对这一趋势,管教授提出建构“可视化语料库”的基本设想。
接着，管教授解释了利用可视化语言的单变量和多变量概念。单变量分析是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量。因为它是一个单一的变量，它不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是描述数据并找出其中存在的模式。显示单变量数据的一些方法包括频率分布表、柱状图、直方图、频率多边形和饼状图。而多变量分析是对三个或更多变量的分析如聚类分析，对应分析/多重对应分析，因子分析等。
最后，管教授谈及从原始数据到可视化的制作过程。即通过接入或导入数据到可视化工具，通过简内单的拖拽，选择可视化图表的方式，就可以形成完整的可视化仪表盘，得到想要的数据效果了。为了说明问题，管教授还介绍了译本词长分别对比的案例。
本次讲座得到了众多外语教学部致力于融科教学老师的欢迎，为医学翻译教学的研究又提供了不同凡响的学术途径。