Крупные языковые модели (large language model, LLM) представляют собой переход от восприятия к когнитивному интеллекту, что является важным прорывом и углубленным применением искусственного интеллекта в области обработки естественного языка. В данном исследовании с позиции когнитивной психологии применялись тесты мозайчных фигур и тест HSK по чтению для оценки когнитивных способов LLM и оценки способности LLM понимать китайский язык при чтении. Результаты показали: ① LLM, такие как Bing Copilot, обладают явно выраженным когнитивным стилем, независимым от контекста; ② виртуальные студенты, основанные на ролевой игре LLM, в определенной степени могут моделировать реальный языковой уровень иностранных студентов, но все же существуют отличия от реальных студентов; ③ когнитивный стиль LLM в контексте взаимодействия человек-машина значительно влияет на способность понимать китайские тексты. Исследование указывает, что полученные экспериментальные результаты не только подтверждают существующие когнитивные недостатки LLM с точки зрения когнитивной науки, вызывающие искажения при обработке информации, но и выявляют необходимость и возможность оптимизации конструкции LLM через моделирование и интеграцию различных когнитивных стилей. Это способствует продвижению интеллектуальной трансформации международного китайского образования при поддержке LLM и стимулирует глубокое применение и инновации совместного интеллекта человека и машины в области образования, особенно в международном китайском образовании.

Когнитивный стиль;Большая языковая модель;Понимание текста;Международное китайское образование