Os grandes modelos de linguagem (large language model, LLM) representam um salto da inteligência perceptual para a inteligência cognitiva, marcando uma importante ruptura e aplicação aprofundada da inteligência artificial no processamento de linguagem natural. Este estudo, partindo da perspectiva da pesquisa em psicologia cognitiva, utiliza o teste de figuras em mosaico e o teste de compreensão de leitura HSK para avaliar os modos cognitivos dos LLM, avaliando assim a capacidade de compreensão de leitura em chinês dos LLM. Os resultados mostram: ① os LLM representados pelo Bing Copilot possuem um modo cognitivo claramente independente do campo; ② o estudante virtual baseado no papel do LLM consegue simular até certo ponto o nível linguístico real dos estudantes internacionais, porém ainda existe uma diferença em relação aos estudantes reais; ③ o modo cognitivo dos LLM no contexto da interação homem-máquina tem impacto significativo na capacidade de compreensão de leitura em chinês. Este estudo considera que os resultados experimentais acima não só validam as deficiências cognitivas ainda existentes nos LLM do ponto de vista da ciência cognitiva, gerando vieses no processamento da informação, mas também revelam a necessidade e viabilidade de otimizar o design dos LLM por meio da simulação e integração de múltiplos modos cognitivos. Isso ajuda a promover a transformação inteligente da educação internacional em chinês para um nível mais elevado, além de fomentar a aplicação profunda e inovação da inteligência humano-máquina no campo educacional, especialmente na educação internacional em chinês.

Modo cognitivo;Grande modelo de linguagem;Compreensão de leitura;Educação internacional em chinês