Yapay zekâ insan işbirliği: Üretken yapay zekâ araçlarının etkili kullanımında mentalizasyon becerilerinin rolü
Artificial intelligence-human collaboration: The role of mentalization skills in the effective use of generative artificial intelligence tools
- Tez No: 902883
- Danışmanlar: PROF. DR. BARIŞ METİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Teknoloji adaptasyonu, Teknoloji kabul ve kullanım modeli, Yapay zeka, İnsan-makine ilişkisi, Technical adoption, Acceptance and use of technology model, Artificial intelligence, Human-machine relationship
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Psikoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmanın amacı, mentalizasyon becerilerinin geliştirilmesinin üretken yapay zekâ (ÜYZ) araçlarının kullanım etkinliği üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışma, öntest-sontest kontrol gruplu deneysel desen kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın örneklemini, 18 yaş üstü çalışan bireylerden oluşan toplam 40 katılımcı (20 deney grubu, 20 kontrol grubu) oluşturmuştur. Veri toplama araçları olarak Gaf Tanıma Testi, Teknoloji Kabul Modeli (TAM) Ölçeği ve ÜYZ Araçları Kullanım Görevleri kullanılmıştır. Deney grubuna mentalizasyon becerilerini geliştirmeye yönelik, özel olarak tasarlanmış bir eğitim programı uygulanırken, kontrol grubu herhangi bir müdahale almamıştır. Araştırmanın bulguları, mentalizasyon eğitimi alan deney grubu katılımcılarının, Gaf Tanıma Testi sonuçlarında anlamlı bir artış gösterdiğini ortaya koymuştur (Z=-2,217, p=0.027, d=0.73). TAM Ölçeği sonuçlarında deney grubu, kontrol grubuna kıyasla anlamlı derecede yüksek puanlar elde etmiştir (Z=-4,264, p<0.001, d=1.82). ÜYZ Araçları Kullanım Görevlerinde, deney grubu katılımcıları görevleri tamamlama sürelerinde anlamlı bir azalma ve görev puanlarında anlamlı bir artış göstermiştir (p<0.001). Ayrıca, mentalizasyon becerileri ile ÜYZ araçları kullanım etkinliği arasında pozitif korelasyon bulunmuştur. Bu sonuçlar, mentalizasyon becerilerinin geliştirilmesinin, ÜYZ araçlarının kullanım etkinliğini artırmada önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Araştırma bulguları, insan-makine etkileşimi ve teknoloji adaptasyonu alanlarında yeni perspektifler sunmakta ve gelecekteki araştırmalar için önemli çıkarımlar sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The aim of this research is to examine the effect of developing mentalization skills on the effectiveness of using generative artificial intelligence (GAI) tools. The study was conducted using a pretest-posttest control group experimental design. The sample of the study consisted of 40 participants (20 experimental group, 20 control group) who were working individuals over 18 years of age. The Faux Pas Recognition Test, Technology Acceptance Model (TAM) Scale, and GAI Tools Usage Tasks were used as data collection instruments. While the experimental group received a specially designed training program aimed at developing mentalization skills, the control group did not receive any intervention. The findings of the study revealed that participants in the experimental group who received mentalization training showed a significant increase in their Faux Pas Recognition Test results (Z=-2.217, p=0.027, d=0.73). In the TAM Scale results, the experimental group achieved significantly higher scores compared to the control group (Z=-4.264, p<0.001, d=1.82). In the GAI Tools Usage Tasks, participants in the experimental group demonstrated a significant decrease in task completion times and a significant increase in task scores (p<0.001). Furthermore, a positive correlation was found between mentalization skills and the effectiveness of GAI tools usage. These results indicate that the development of mentalization skills plays a crucial role in increasing the effectiveness of GAI tools usage. The research findings provide new perspectives in the fields of human-machine interaction and technology adaptation, offering important implications for future research.
Benzer Tezler
- A case study on the use of AI-generated music in video game development
Video geliştirme sürecinde yapay zeka ile üretilen müziklerin kullanımına ilişkin bir vaka çalışması
ÜLKÜ NUR NAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ OZAN SARIER
- A challenge to copyright: Text and data mining
Telif hukukunda metin ve veri madenciliği
ESMA MUHEYNE DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Hukukİstanbul Medeniyet ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAHİT SULUK
- Decision-making process for house plan layout generation through deep learning algorithms: A hybrid model proposal
Derin öğrenme algoritmaları aracılığı ile konut planı yerleşimi için karar verme süreci: Hibrit bir model önerisi
GİZEM ÖZEROL ÖZMAN
Doktora
İngilizce
2024
MimarlıkGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA ARSLAN SELÇUK
PROF. DR. ARZU SORGUÇ
- Designing and evaluating a conceptual framework for generative artificial intelligence-assisted feedback: An experimental study in an undergraduate programmingcourse
Üretken yapay zekâ ile desteklenen geri bildirim için kavramsal bir çerçevenin tasarımı ve değerlendirilmesi: Lisans programlama dersinde deneysel bir çalışma
ATAKAN COŞKUN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN ER
- Deep reinforcement learning for stackelberg dynamic pricing: from dp benchmarks to multi-agent competition
Stackelberg dinamik fiyatlandırma için derin pekiştirmeli öğrenme: DP referanslarından çok ajanlı rekabete
FURKAN ORAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ