Yapay zekâ araçlarının ve özellikle büyük dil modellerinin eğitim sistemlerinde yaygın kullanımı, bu araçların uzun vadeli bilişsel etkileri ortaya çıktıkça tedirginlikleri artırmaktadır. Araştırma bulguları bu araçların kullanım sıklığının arttığına ve öğrenciler arasında giderek bağımlılık düzeyinde bir kullanım biçiminin yaygınlaştığına işaret etmektedir. İnsanın bilişsel yeteneklerini taklit eden bu araçların böylesi bir kullanımda ise öğrencilerin tembellikleri artmakta, eleştirel düşünme becerileri ve hafızaları zayıflamakta ve bağımsız sorun çözme kapasiteleri düşmektedir. Bir başka deyişle, eğitim sistemlerinden beklenti bu becerilerin geliştirilmesi iken bu araçların pedagojik bir çerçeveye dayandırılmadan kontrolsüz kullanımının tam tersi sonuçlar ürettikleri görülmektedir.

Bu risklerin ötesinde, bu araçların yol açabileceği uzun vadeli olumsuz etkileri ile ilgili birbiri ile bağlantılı 4 temel risk alanı bulunmaktadır. Birinci risk, yapay zekâ teknolojilerinin geliştirilme hızından kaynaklanmaktadır. Daha mevcut riskleri belirlemeye yönelik çalışmalar emekleme aşamasında iken bu teknolojilerin üstel hızda gelişmesi, uzun vadeli zararlarına önceden tamamen hazırlanabilme imkânını tamamen ortadan kaldırmasa bile önemli ölçüde zayıflatmaktadır. İkincisi, öğrencilerin bu araçlara erişme imkânı ve kullanma yaygınlığının eğitimcilerden daha yüksek olmasının yol açabileceği sorunlardan kaynaklanmaktadır. Bu durumda, süreci yönetmesi gereken eğitimciler bu işlevden yoksun kalmakta ve öğrenci aleyhine maliyetler artmaktadır.

Üçüncüsü, bu araçların insanları rutin basit yüklerden kurtararak daha üst bilişsel çalışmalara daha fazla vakit ayırabilme imkânı getireceği beklentisi ile ilgilidir. Bu beklentinin bırakın gerçekleşmesini beklemeyi, tam tersi bir etkinin ortaya çıkma ihtimali daha yüksektir. Çünkü bu araçlarla kurulan ilişki biçiminin bağımlığa evrilme ihtimali oldukça yüksektir ve bu durumda zaten bilişsel beceriler önemli ölçüde yara almış olacaktır. Dolayısıyla, bu beklentiye dayalı özellikle ekonomik öngörülerin tutmama ihtimalini giderek artmaktadır. Dördüncüsü ise özellikle büyük dil modellerinin çıktılarında görülen ifade gücü ve akıcılığın büyüleyiciliğinden kaynaklanan yanılsamalarla ilişkilidir. Bu büyüleyicilik bu araçların ürettiği her bilginin doğru olarak değerlendirilme ihtimalini artırmaktadır. Bir başka deyişle, ifade gücü ve akıcılık zımnen doğruluğun kanıtıymış gibi öngörülmeyen bir işlev görebilmekte ve ciddi maliyetlere yol açabilmektedir.

Bu tedirgin edici gelişmeler eğitimcileri sorunu daha geniş bir bağlamda düşünmeye sevk etmektedir. Dolayısıyla, son zamanlarda bu araçların daha sorumlu kullanımına yönelik farklı perspektiflerin geliştirildiği görülmektedir. Örneğin bu kapsamda sözlü sınavların tekrar güçlendirilmesi çağrıları tesadüf değildir. Çünkü öğrencilerin bu araçlarla kurdukları ilişki sağlıklı olmadığında öğrenme sürecinde fail/özne olma kaybedilmekte, dolayısıyla sözlü sınavlar öğrenci tarafından ortaya konan ürünün gerçekten kime ait olduğunu belirlemek için tekrar gündeme getirilmektedir. Aslında tüm çaba, insanın bu süreçlerde özne olmasını korumaya yöneliktir.

Dolayısıyla, geliştirilemeye çalışılan yeni perspektiflerde bu araçlarla makineden insana doğru tek yönlü bir akış veya ilişki engellenmeye çalışılmakta ve daha çok diyalog ve eleştiriye yönelik yeni bir ilişki biçimi yapılandırılmaya çalışılmaktadır. Yakın zamanlı bir çalışma bu yaklaşımı eleştirel ittifak modeli olarak tanımlamaktadır (Ramos-Benitez, M. J., García-Osorio, M. E., Delgado, Y. (2026). Critical Alliance of AI in Education: A Pedagogical Framework for Safeguarding Cognitive Skills. International Medical Education, 5, 22). Bu modelin amacı öğrencilerin bu araçlar üzerinde eleştirel düşünebilmelerini sağlamaktır. Dolayısıyla eğitimciler bu modelde öğrencilerin bilişsel yeterliliklerinin gelişmesinden sorumlu bilişsel koçlara dönüşmektedir. Yeni durumda eğitimciler, bu araçların kullanımında öğrencilerinin diyalojik, yansıtıcı ve değerlendirici etkileşim kurabilme becerilerini geliştirmekten sorumludur. Bu modelde eğitimcilerden öğrencilerinin YZ çıktılarını sorgulamadan doğru kabul etme ve kullanmaları yerine çapraz doğrulama, kaynak doğrulama, yanlılık tespiti ve makullük denetimi gibi stratejileri kullanma kapasitelerini geliştirmeye yönelik uygulamalar geliştirmeleri beklenmektedir.