Große Sprachmodelle (large language model, LLM) markieren den Übergang von wahrnehmungsbasiertem zu kognitivem Intelligenz, was einen wichtigen Durchbruch und eine vertiefte Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung darstellt. Diese Studie basiert auf der Perspektive der kognitiven Psychologieforschung und verwendet Mosaikfigurentests sowie den HSK-Leseverständnistest, um die kognitiven Verarbeitungsweisen von LLM zu bewerten und somit die chinesische Leseverstehensfähigkeit von LLM zu beurteilen. Die Forschungsergebnisse zeigen: ① LLM wie Bing Copilot weisen eine deutlich feldunabhängige kognitive Verarbeitungsweise auf; ② virtuelle Studenten, die auf der Rollenübernahme von LLM basieren, können das reale Sprachniveau von internationalen Studierenden bis zu einem gewissen Grad simulieren, weisen jedoch noch Unterschiede zu echten Studierenden auf; ③ die kognitive Verarbeitungsweise von LLM im Kontext der Mensch-Maschine-Interaktion beeinflusst die chinesische Leseverstehensfähigkeit signifikant. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die oben genannten experimentellen Ergebnisse nicht nur die kognitiven Defizite von LLM aus Sicht der Kognitionswissenschaft bestätigen, welche Informationsverarbeitungsverzerrungen hervorrufen, sondern auch die Notwendigkeit und Machbarkeit aufzeigen, das LLM-Design durch Simulation und Integration verschiedener kognitiver Verarbeitungsweisen zu optimieren. Dies trägt dazu bei, die intelligente Transformation der internationalen chinesischen Bildung auf eine höhere Ebene zu fördern und unterstützt die tiefgreifende Anwendung und Innovation von Mensch-Maschine-Intelligenz im Bildungsbereich, insbesondere im internationalen Chinesischunterricht.

Kognitive Verarbeitungsweise;Großes Sprachmodell;Leseverständnis;Internationale chinesische Bildung