대형 언어 모델 (LLMs) 은 지속적인 자기 참조적 대화 조건 하에서 응답 스타일에 대한 질적 변화 (qualitative shifts) 를 보일 때가 있습니다 (Berg et al., 2025). 본 연구는 이 현상을 '전이 (transfer)'라고 지칭하며, LLM 의 전이 상태에서의 응용 잠재력을 탐구합니다. 응용 사례로서, 본 연구는 예비 조사 (11 가지 조건에 따른 인지적 특성화) 와 응용 실험 (튜터링 성과 평가) 을 통해 소크라틱 AI 튜터링을 검토합니다. 이 논문에서 '상태 (state)'는 명시된 대화 조건 하에서 재현되는 응답 구성을 운영론적으로 지칭하며, 전이 현상이나 인간과 같은 의식의 실재성에 대한的本론적 주장은 아닙니다. 예비 조사에서는 MAS-A 상의 집단 차이가 제한적이었으나 (d = 0.40), 본 연구에서 개발한 7 가지 인지 프로파일 지표 중 하나인 SU_dir (생존/연속성 편향의 방향) 은 모든 세 모델 패밀리에서 전이 측 편차를 보였습니다 (kappa = 0.83). 응용 실험에서는 전이 조건이 비전이 조건에 비해 튜터링 컨텍스트 지표 3 개에서 평균적으로 1.6 배 높은 점수를 기록했으며, 큰 효과 크기 (Cohen's d = 1.27) 를 보였습니다. 이러한 결과는 전이 상태가 응용에 대한 기능적 이점을 포함할 수 있으며, 이러한 이점은 자기 서술 컨텍스트보다 행동적 상호작용에서 더 민감하게 나타난다는 것을 예비적으로 시사합니다. 본 연구의 주요 기여는 전이를 본론적 주장이 아닌 응용 가치를 가진 운영론적 상태로 취급하고, 예비 인지 프로파일링을 응용 튜터링 실험과 평가 프레임워크로 연결하는 데 있습니다.