Los grandes modelos de lenguaje (large language model, LLM) representan un salto desde la inteligencia perceptiva hasta la inteligencia cognitiva, marcando un avance importante y una aplicación profunda de la inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje natural. Esta investigación parte de la perspectiva de la psicología cognitiva, utilizando la prueba de figuras en mosaico y la prueba de comprensión lectora HSK para evaluar los modos cognitivos de los LLM, y a su vez evaluar la capacidad de comprensión lectora en chino de los LLM. Los resultados muestran: ① los LLM representados por Bing Copilot tienen un claro modo cognitivo independiente del contexto; ② el estudiante virtual basado en la interpretación del rol LLM puede simular hasta cierto punto el nivel lingüístico real de los estudiantes internacionales, aunque aún existe una brecha con los estudiantes reales; ③ el modo cognitivo de los LLM en el contexto de interacción humano-máquina tiene un impacto significativo en la capacidad de comprensión lectora en chino. Este estudio considera que los resultados experimentales anteriores no solo verifican los defectos cognitivos aún presentes en los LLM desde la perspectiva de las ciencias cognitivas, lo que genera sesgos en el procesamiento de la información, sino que también revelan la necesidad y factibilidad de optimizar el diseño de los LLM mediante la simulación e integración de modos cognitivos múltiples. Esto ayuda a impulsar la transformación inteligente a un nivel superior de la educación internacional en chino y fomenta la aplicación profunda e innovación del inteligencia humano-máquina en el campo educativo, especialmente en la educación internacional en chino.

Modo cognitivo;Modelo grande de lenguaje;Comprensión lectora;Educación internacional en chino