Abstract
<jats:p>Мета. Статтю присвячено обґрунтуванню використання вільного програмного забезпечення із відкритим кодом, зокрема САТ-інструмента OmegaT, як ефективного засобу інтенсифікації самостійної роботи студентів-перекладачів (СРС). У роботі аналізується протиріччя між високою вартістю комерційного ПЗ та необхідністю формування технологічної компетентності майбутніх фахівців у межах обмеженого аудиторного часу. Метою дослідження є розробка методичних засад впровадження OmegaT для перетворення пасивного відтворення тексту на високотехнологічний процес лінгвістичного аналізу та капіталізації знань. Методи. У дослідженні використано комплекс наукових методів: теоретичний аналіз сучасних наукових публікацій (2023–2025 рр.) щодо використання ШІ та CAT-систем у вищій освіті; системний підхід до опису архітектури OmegaT; метод моделювання навчальних завдань за принципом «від простого до складного». Автором запропоновано та структуровано комплекс із п’яти типових практичних завдань, що базуються на використанні регулярних виразів (RegEx), плагінів нейронного машинного перекладу (NMT), токенайзерів та засобів оптичного розпізнавання тексту (OCR). Результати. Доведено, що використання OmegaT дає змогу усунути фінансові бар’єри та забезпечити студентам рівний доступ до професійного інструментарію. Визначено, що інтенсифікація СРС досягається шляхом автоматизації рутинних операцій (сегментація, контроль термінологічної єдності через глосарії, верифікація тегів), що дозволяє збільшити обсяг опрацьованого тексту на 30–40 %. Особливу увагу приділено психолого-педагогічному аспекту: робота в CAT-середовищі формує «ситуацію успіху», зменшує когнітивний стрес та сприяє створенню персональних цифрових активів (пам’яті перекладів), які зберігають свою актуальність після завершення навчання. Висновки. Впровадження вільного ПЗ OmegaT трансформує роль студента з «виконавця перекладу» на «менеджера перекладацького проєкту». Це сприяє розвиткові автономності, технічної охайності та критичного мислення під час пост-редагування результатів ШІ. Запропонована методика підготовки до роботи з API, плагінами та гнучкими налаштуваннями сегментації безпосередньо відповідає запитам сучасного ринку праці. Подальші перспективи дослідження пов’язані з інтеграцією великих мовних моделей (LLM) у середовище OmegaT та вдосконаленням засобів автоматизованого контролю якості для української мови.</jats:p>