Resumo A tradução automática tornou-se mais popular nos últimos anos, sendo largamente utilizada por diversos usuários, sejam eles leigos, tradutores profissionais ou aqueles que precisam produzir textos acadêmicos em uma língua que não dominam (Bowker & Buitrago Ciro, 2019). Mesmo com os recentes avanços tecnológicos, ainda é necessária a correção, ou pós-edição, dos textos traduzidos automaticamente, o que não deveria demandar mais esforço que a produção de textos diretamente na língua-alvo. Nessa perspectiva, este estudo visou analisar o esforço temporal despendido para realizar três tarefas distintas envolvendo o português brasileiro (L1) e o inglês (L2): escrita na primeira língua (EL1), escrita na língua adicional (EL2) e pós-edição na língua adicional (PEL2). Foram analisados os processos dessas produções textuais realizadas por três participantes (P01, P02 e P03), doutorandos da área de Educação, que executaram essas tarefas em ordens diferentes. Para a coleta, utilizaram-se um questionário prospectivo, o programa Translog©-II, o Tobii Studio Eye Tracking Software©, o OBS Studio, um relógio de pulso do tipo smartwatch e protocolos retrospectivos guiados. Os resultados apontaram que a EL2 demandou mais tempo dos participantes, possivelmente devido à média linguística intermediária na L2. Contudo, o tempo despendido nessa tarefa foi inversamente proporcional à sua posição na ordem das tarefas. Observou-se, também, que a tradução automática tem efeito facilitador sobre a PEL2, demandando menos tempo que a EL2. Finalmente, constatou-se que o esforço temporal combinado entre EL1 e PEL2 foi menor que o da EL2. Apesar de a pós-edição não ser realizada com muita frequência no meio acadêmico e demandar mais esforço para textos mais complexos, os resultados sugerem que esta pode ser uma forma mais eficiente de produção textual na L2, quando a escrita na L1 e a pós-edição em L2 demandarem menos tempo do que a escrita em L2. tornouse tornou se anos usuários leigos Bowker Ciro 2019. 2019 . 2019) tecnológicos correção pósedição, pósedição pós edição, edição automaticamente línguaalvo. línguaalvo alvo. alvo língua-alvo perspectiva L (L1 (L2) EL1, EL , (EL1) (EL2 PEL2. PEL (PEL2) P01, P01 P (P01 P0 P03, P03 P03) Educação diferentes coleta utilizaramse utilizaram prospectivo Translog©II, TranslogII Translog© II, Translog II Translog©-II Software Software© guiados Contudo Observouse, Observouse Observou se, Observou-se também Finalmente constatouse constatou complexos 201 (L (L2 (EL1 (EL (PEL2 (P0 Translog©II 20 (PEL (P 2

Abstract Machine translation has become more popular in recent years and is now widely used by a broader public, such as laypeople, professional translators or those who need to produce academic texts in a language they do not master (Bowker & Buitrago Ciro, 2019). Even with the advances in technology, it is still necessary to proofread (or post-edit) machine-translated texts. However, this should not require more effort than producing texts directly in the target language. This study aimed to analyze the length of time to complete three different tasks involving L1 Brazilian Portuguese and L2 English: writing in the first language (EL1), writing in the additional language (EL2) and post-editing in the additional language (PEL2). The processes of these textual productions carried out by three PhD candidates in the field of education (P01, P02 and P03), who performed these tasks in different orders, were analyzed. Data was collected with a prospective questionnaire, Translog©-II program, Tobii Studio Eye Tracking Software©, OBS Studio, a smartwatch, and guided retrospective protocols. Results have shown that EL2 required more time from the participants, possibly due to their intermediate L2 proficiency level. Nevertheless, the time spent on this task was inversely proportional to its position in the order of the tasks. It has also been observed that machine translation has a facilitating effect on PEL2, requiring less time than EL2. Finally, it has been noticed that the temporal effort of EL1 and PEL2 altogether was inferior to that of EL2. Although post-editing is not performed very often in academia and requires more effort for more complex texts, results have suggested that it may be a more efficient form of writing in L2 when writing in L1 and post-editing in L2 require less time than writing in L2. public laypeople Bowker Ciro 2019. 2019 . 2019) technology postedit post edit post-edit machinetranslated translated However L English EL1, EL , (EL1) (EL2 postediting editing PEL2. PEL (PEL2) P01, P01 P (P01 P0 P03, P03 P03) orders analyzed questionnaire Translog©II TranslogII Translog© II Translog program Software Software© smartwatch protocols participants level Nevertheless Finally 201 (EL1 (EL (PEL2 (P0 20 (PEL (P 2