Yapay Zeka Sistemleri ve İnsan İşbirliğinin Psikolojik, Sosyal ve Eğitsel Etkileri
Abstract
Yapay zekâ (YZ) sistemlerinin ve YZ destekli robotların işbirliğine dayalı insan çalışma ortamlarına entegrasyonu, çok yönlü psikolojik, sosyal ve eğitsel etkilere yol açmıştır. Bu çalışma, PRISMA 2020 yönergeleri doğrultusunda yürütülen sistematik bir literatür derlemesi sunmakta ve 2019–2025 yılları arasında yayımlanan hakemli çalışmaları sentezlemektedir. İlgili çalışmalar, Scopus, Web of Science ve Google Scholar veri tabanlarında yapılan taramalarla belirlenmiştir. Derlemenin amacı, insan–YZ işbirliğinin ruh sağlığı, duygusal dayanıklılık ve bilişsel dinamikler üzerindeki etkilerini incelemektir. Disiplinlerarası literatüre dayanan analizde; teknostres, otomasyon yorgunluğu, bilişsel aşırı yüklenme, algoritmik kaygı, aşırı güven ve sorumluluk belirsizliği gibi temel olgular ele alınmaktadır. Bulgular, YZ’nin opaklığı, otomasyon yoğunluğu, antropomorfik ve duygusal tasarım özellikleri ile insan merkezli sistem tasarımının, kullanıcıların psikolojik tepkilerini şekillendirmede belirleyici rol oynadığını göstermektedir. İyi tasarlanmış YZ sistemleri bilişsel verimliliği ve iş tatminini artırma potansiyeline sahipken, insan faktörlerini göz ardı eden entegrasyonlar artan kaygı, tükenmişlik ve işten kopma ile ilişkilendirilmektedir. Bu bağlamda çalışma, sürdürülebilir insan–YZ işbirliğini desteklemek amacıyla şeffaflık, açıklanabilirlik ve kullanıcı otonomisini önceleyen insan merkezli bir yaklaşımın benimsenmesinin önemini vurgulamaktadır.
Keywords
- Human–AI collaboration
- Technostress
- Automation fatigue
- Cognitive load
- Educational Artificial Intelligence
Supporting Institution
Project Number
References
- Abdelwanis, M., Alarafati, H. K., Tammam, M. M. S., & Simsekler, M. C. E. (2024). Exploring the risks of automation bias in healthcare artificial intelligence applications: A Bowtie analysis. Journal of Safety Science and Resilience, 5(4), 460-469. https://doi.org/10.1016/j.jnlssr.2024.06.001
- Arefnezhad, S., Eichberger, A., & Koglbauer, I. V. (2022). Effects of automation and fatigue on drivers from various age groups. Safety, 8(2), 30. https://doi.org/10.3390/safety8020030
- Becker, D., Rueda, D., Beese, F., Torres, B. S. G., Lafdili, M., Ahrens, K., ... & Wermter, S. (2023, August). The emotional dilemma: influence of a human-like robot on trust and cooperation. In 2023 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) (pp. 1689-1696). IEEE. https://doi.org/10.1109/RO-MAN57019.2023.10309321
- Bedué, P., & Fritzsche, A. (2022). Can we trust AI? An empirical investigation of trust requirements and guide to successful AI adoption. Journal of Enterprise Information Management, 35(2), 530-549. https://doi.org/10.1108/JEIM-06-2020-0233
- Brod, C. (1984). Technostress: The human cost of the computer revolution. Addison-Wesley.
- Campagna, G., & Rehm, M. (2025). A Systematic Review of Trust Assessments in Human–Robot Interaction. ACM Transactions on Human-Robot Interaction, 14(2), 1-35. https://doi.org/10.1145/3706123
- Califf, C. B., Sarker, S., & Sarker, S. (2020). The bright and dark sides of technostress: A mixed-methods study involving healthcare IT. MIS Quarterly, 44(2), 809-856. https://doi.org/10.25300/MISQ/2020/14818
- Castel-Branco, G. D. L. V. (2024). Bridging Technology and Well-Being: Applying Machine Learning to Employee Mental Health: An Investigation Into the Integration, Impact, and Adoption of Intelligent Solutions (Master's thesis, Universidade NOVA de Lisboa (Portugal)).
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Sociology and Social Studies of Science and Technology, Learning Psychology
Journal Section
Research Article
Publication Date
May 17, 2026
Submission Date
October 1, 2025
Acceptance Date
February 12, 2026
Published in Issue
Year 2026 Number: 25

