冯浩达

冯浩达教授


部门:英语系

导师:硕士生导师

邮箱:haoda.feng@dlmu.edu.cn

研究领域:语料库语言学、翻译学、术语学


教育背景

毕业院校

毕业时间

获得学位

新西兰奥克兰理工大学

2014-12

应用语言学博士学位

新西兰奥克兰大学

2011-06

翻译学(一等荣誉)硕士学位

大连外国语大学

2007-06

应用语言学(英语)硕士学位

锦州师范学院

2001-06

英语语言文学学士学位


学术兼职

1. 新西兰翻译协会(New Zealand Society of Translators and Interpreters)会员;

2. 10余种SSCIA&HCI期刊如《系统》(System)匿名审稿人;

3. 辽宁省高校教师培训专家库人才库培训专家;

4. 大连市国际交流协会秘书长。


主要科研项目

1. 语料库驱动的英汉语言学话语体系对比研究(编号21BYY046),国家社会科学基金一般项目,获批20万元,20219月立项;

2. 汉语国际教育硕士典型案例库建设创新研究(编号HGJ201706),孔子学院总部(国家汉办)/全国汉语国际教育专业学位研究生教育指导委员会项目,获批5万元,20184月立项,已结项;

3. “新文科”视阈下辽宁高校外语学科竞争力提升路经研究(编号2022lslybkt-042,辽宁省社会科学联合会项目,获批1万元,20218月立项;

4. 大数据视阈下大洋洲汉语中介语口语语料库建设研究(编号L20BYY025),辽宁省社会科学规划基金一般项目,获批1万元,202011月立项,已免鉴定结项;

5. 大数据时代辽宁省非洲留学生汉语中介语口语语料库建设研究(编号L19AYY004),辽宁省社会科学规划基金重点项目,获批2万元,20199月立项,已免鉴定结项;

6. 大数据背景下非洲汉语中介语口语语料库建设研究(编号WJ2019012),辽宁省教育厅项目,获批2万元,20199月立项,已结项;

7. 大数据时代搭配视角下的翻译共性研究(编号L16BYY004),辽宁省社会科学规划基金项目,获批1万元,20166月立项,已免鉴定结项;

8. 基于双一流高校建设背景下强化辽宁普通高校特色人才培养的研究(编号2019lslktyb-052),辽宁省社会科学联合会项目,获批1万元,20189月立项,已结项;

9. 大数据时代汉英科技翻译篇际词汇覆盖模式研究(编号JG18DB007),辽宁省教育科学规划项目,20185月立项,已结项;

10. (参与)汉语中介语语料库建设创新工程(编号KYD17004),北京语言大学语言资源高精尖创新中心项目,获批300万元,20176月立项;

11. (参与)一带一路”倡议下来华留学生语用失误防范策略(编号L17BYY003),辽宁省社会科学规划基金项目,获批1万元,201710月立项;

12. (参与)食品质量与安全英汉平行语料库创建(编号L15DYY004),辽宁省社会科学规划基金项目,获批1万元,201510月立项。


专著

1. Feng, Haoda. (2020). Form, Meaning and Function in Collocation: A Corpus Study on Commercial Chinese-to-English Translation. London & New York: Routledge.


主要学术论文

《社会科学引文索引》(SSCI)、《艺术与人文科学引文索引》(A&HCI)、《中国社会科学引文索引》(CSSCI)收录期刊论文30余篇,部分代表性成果如下:

1. Form and meaning in collocations: A corpus-driven study on translation universals in Chinese-to-English business translation. 2018.刊载于Perspectives: Studies in Translation Theory and Practice, Routledge

2. Corpus-based Research on Variation in English Legal Discourse. 2020.刊载于Applied Linguistics, Oxford University Press

3. Negation and Speculation Detection. 2020. 刊载于Digital Scholarship in the Humanities, Oxford University Press

4. Digital Technologies: Sustainable Innovations for Improving Teaching and Learning. 2020.刊载于Innovations in Education and Teaching International. Routledge

5. Deep Learning in Natural Language Processing. 2020.刊载于Natural Language Engineering, Cambridge University Press

6. Corpus Triangulation: Combining Data and Methods in Corpus-Based Translation Studies. 2018. 刊载于System, Elsevier

7. Translation-driven corpora: corpus resources for descriptive and applied translation studies. 2018.刊载于Interpreter and Translator TrainerRoutledge


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