大規模言語モデル（large language model、LLM）は、知覚知能から認知知能への飛躍を遂げ、自然言語処理分野における人工知能の重要な突破と応用の深化を示している。本研究は認知心理学の研究視点から出発し、モザイク図形テストおよびHSK読解テストを用いてLLMの認知方式を評価し、さらにLLMの中国語読解能力を評価した。研究結果は以下のとおりである：①Bing Copilotを代表とするLLMは明確な場の独立型認知方式を有する；②LLMの役割演技に基づく仮想学生は、留学生の実際の言語レベルをある程度模擬できるが、依然として実際の留学生との差異がある；③人間と機械のインタラクションの文脈におけるLLMの認知方式は、中国語読解能力に有意な影響を与える。本研究は、上記の実験結果が認知科学の観点からLLMに依然存在する認知的欠陥を検証し、それが情報処理の偏りを引き起こすことを示すだけでなく、多様な認知方式を模倣・統合することでLLM設計を最適化する必要性と可能性を明らかにしたと考える。これにより、LLMは国際中国語教育のより高度な知能化転換を促進し、教育分野特に国際中国語教育における人間と機械の知能の深い応用と革新に貢献することが期待される。

認知方式;大規模言語モデル;読解能力;国際中国語教育