فکر بنیانبانک مقالات روان‌شناسی

job insecurity

همهٔ آثار این مفهوم در فکر بنیان

Coping Strategies and Psychological Well-Being among Indian IT Professionals: A Narrative Review with a Gender Lens

Atin Sehgal International Journal of Science and Research (IJSR), 2026, Vol. 15, Issue 10, pp. 1932-1937 https://doi.org/10.21275/sr261027113758

چکیده

Information technology (IT) professionals in India work under tight deadlines, long hours, job insecurity and rapid technological change, and Indian studies report substantial levels of stress, depressive symptoms and burnout in this group. How employees cope may help explain why some function well under these conditions while others do not. This narrative review synthesises research on coping strategies and psychological well-being among Indian IT professionals, drawing also on studies of other Indian occupational groups and international technology workers, with particular attention to gender. The evidence shows that approach-oriented strategies such as planning, active coping, positive reframing, acceptance and seeking support are generally associated with better well-being, whereas denial, behavioural disengagement, substance use and self-blame are associated with poorer well-being. Gender findings are inconsistent: some studies report higher stress or burnout among women, while others find no gender difference in depression, anxiety or well-being. Most studies are cross-sectional, use differing measures and were conducted during the COVID-19 pandemic. The review identifies the need for strategy-level analysis of coping, gender-balanced samples, research in under-studied IT hubs such as Gurgaon, and longitudinal designs.

متن کامل دسترسی آزاد مروری

AI awareness relates to university students’ boundaryless career through the parallel mediation of intrinsic motivation and future job insecurity

Shuang Liang; Juan Jiang; Jiachun Chen Scientific Reports, 2026, Vol. 16, Issue 1 https://doi.org/10.1038/s41598-026-63763-x

چکیده

The in-depth penetration of artificial intelligence (AI) technology has reshaped career forms and the structure of the labor market, exerting a profound impact on university students’ cognition and orientation towards career development. Based on the conservation of resources theory and self-determination theory, we conducted three studies—an experimental study and two survey studies—to explore correlational linkages between AI awareness and university students’ boundaryless career. Studies 1 and 3 consistently demonstrated that AI awareness is indirectly associated with boundaryless career through the parallel mediating pathways of intrinsic motivation and future job insecurity. Study 2 provided experimental evidence that heightened AI awareness increases both intrinsic motivation and future job insecurity. This research enriches the application scenarios of boundaryless career theory in the context of technological change, deepens the understanding of the mechanism linking technological perception to youth career psychology, and offers practical implications for career guidance in universities.

متن کامل دسترسی آزاد

‘I finally switched from the teaching course to a business one’: a serendipitous longitudinal study of a TESOL student-teacher’s resignation

«در نهایت از دوره آموزش تدریس به دوره‌ای در کسب‌وکار تغییر رشته دادم»: مطالعه‌ای طولی و تصادفی درباره استعفای یک دانشجوی معلم TESOL

Hengzhi Hu; Zhe Zhang; Aixiang Mi; Harwati Hashim Humanities and Social Sciences Communications, 2026 https://doi.org/10.1057/s41599-026-09370-7

چکیده

Teacher attrition remains a persistent challenge, particularly among early-career educators, with language teachers facing distinct systemic barriers such as job insecurity, undervaluation, and emotional labour. While existing studies predominantly focus on in-service teachers, pre-service teacher attrition remains underexplored, limiting the development of effective interventions to support student-teachers. This study addresses this gap by examining the case of a pre-service teacher from China, who was enroled in a Teaching English to Speakers of Other Languages programme at a Malaysian university and later left teacher education for business studies. Adopting a longitudinal qualitative approach, we thematically and temporally analysed 13 semi-structured interviews conducted over nearly two years. The findings reveal that the participant’s departure was driven by a mismatch between teaching realities and initial aspirations, psychological strain and burnout, inadequate skill development and support, concerns over the recognition and transferability of the degree, and the relocation of career identity. These factors were contextualised through the interplay of human, social, structural, and psychological capital constraints, alongside relational, comparative, and agentic capital influences, manifesting through contradictory, socialising, dislocating, and evolutionary routines in careership. The study has significant implications for teacher education programmes and the broader educational community in fostering teacher retention and promoting a more sustainable teaching profession.

ترک شغل معلمی همچنان یک چالش پایدار است، به‌ویژه در میان معلمان اوایل دوران حرفه‌ای، و معلمان زبان با موانع نظام‌مند خاصی مانند ناامنی شغلی، کم‌ارزشی و کار عاطفی مواجه هستند. در حالی که پژوهش‌های موجود عمدتاً بر معلمان شاغل تمرکز دارند، ترک شغل معلمان پیش‌خدمت کمتر مورد بررسی قرار گرفته است که این امر توسعه مداخلات مؤثر برای حمایت از دانشجویان معلم را محدود می‌کند. این مطالعه به این خلأ می‌پردازد و مورد یک معلم پیش‌خدمت از چین را بررسی می‌کند که در برنامه آموزش زبان انگلیسی به سخنگویان زبان‌های دیگر (TESOL) در یک دانشگاه مالزی ثبت‌نام کرده بود و بعدها آموزش معلمی را به نفع مطالعات کسب‌وکار ترک کرد. با اتخاذ رویکرد کیفی طولی، سیزده مصاحبه نیمه‌ساختاریافته که طی تقریباً دو سال انجام شده بود، به‌صورت موضوعی و زمانی تحلیل شد. یافته‌ها نشان می‌دهد که ترک آموزش معلمی توسط شرکت‌کننده ناشی از عدم تطابق میان واقعیت‌های تدریس و آرمان‌های اولیه، فشار روانی و فرسودگی شغلی، توسعه ناکافی مهارت و حمایت، نگرانی درباره اعتبار و قابلیت انتقال مدرک، و جابه‌جایی هویت شغلی بوده است. این عوامل از طریق تعامل محدودیت‌های سرمایه انسانی، اجتماعی، ساختاری و روان‌شناختی، در کنار تأثیرات سرمایه رابطه‌ای، مقایسه‌ای و عاملیت، و بروز آن‌ها در روال‌های متناقض، اجتماعی‌کننده، جابه‌جا‌کننده و تکاملی در مسیر شغلی، زمینه‌مند شده‌اند. این مطالعه پیامدهای مهمی برای برنامه‌های آموزش معلمی و جامعه آموزشی گسترده‌تر در جهت تقویت نگهداشت معلمان و ترویج حرفه‌ای پایدارتر برای تدریس دارد.

سایت ناشر ↗ دسترسی آزاد

Artificial intelligence-driven work systems and employee burnout: a systematic review of mechanisms, moderators, and a dynamic meta-system framework

سیستم‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی و فرسودگی شغلی کارکنان: مرور نظام‌مند سازوکارها، تعدیل‌کننده‌ها و چارچوب فرادستگاه پویا

Zicheng Fang; Liangliang Han; Te Ma Frontiers in Psychology, 2026, Vol. 17 https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1922281

چکیده

Background The rapid integration of artificial intelligence (AI) into workplace systems is transforming job design and employee experiences. While AI promises efficiency gains, it also creates a paradox by simultaneously reducing workload and increasing psychological strain, leading to divergent effects on burnout. Objective This study systematically reviews evidence on the relationship between AI exposure and employee burnout and develops the AI as Meta-System (AIMS) framework. Methods Following PRISMA 2020, four bibliographic databases and Google Scholar were searched from inception to 31 March 2026. Forty-three peer-reviewed primary empirical studies were included: 20 measured burnout or an established burnout dimension, and 23 examined mechanisms, moderators, proxy outcomes, measurement, or implementation conditions. Methodological quality was appraised using the Mixed Methods Appraisal Tool at the criterion level. Results Findings varied according to the functional role of AI and the study design. Assistive AI was generally associated with lower burnout or exhaustion in randomized and pre–post healthcare studies, whereas monitoring and algorithmic-control exposures were associated with greater burnout or related psychosocial strain in observational studies. Perceptual AI exposure produced direct, indirect, and null associations through pathways involving job stress, job insecurity, work–family interference, perceived organizational support, and organizational commitment. Three randomized studies provided the strongest evidence for assistive interventions. Evidence for nonlinear effects was limited to supporting proxy outcomes and did not directly establish an inverted U-shaped AI–burnout relationship. Conclusion Artificial intelligence is not inherently harmful or beneficial; its associations with burnout depend on its functional role, implementation, and employee appraisal. The AIMS framework integrates these pathways and identifies propositions requiring longitudinal and experimental testing.

زمینه: ادغام سریع هوش مصنوعی (AI) در سیستم‌های محیط کار، طراحی شغل و تجربیات کارکنان را دگرگون می‌کند. اگرچه هوش مصنوعی وعده افزایش بهره‌وری را می‌دهد، اما هم‌زمان با کاهش حجم کار، فشار روان‌شناختی را افزایش داده و منجر به آثار متضاد بر فرسودگی شغلی می‌شود. هدف: این مطالعه به‌صورت مرور نظام‌مند شواهد مربوط به رابطه مواجهه با هوش مصنوعی و فرسودگی شغلی کارکنان را بررسی و چارچوب هوش مصنوعی به‌عنوان فرادستگاه (AIMS) را توسعه می‌دهد. روش‌ها: مطابق با PRISMA 2020، چهار پایگاه داده کتاب‌شناختی و Google Scholar از ابتدا تا ۳۱ مارس ۲۰۲۶ جست‌وجو شدند. چهل‌وسه مطالعه تجربی اولیه داوری‌شده وارد شدند: ۲۰ مطالعه فرسودگی شغلی یا یکی از ابعاد معتبر آن را سنجیده و ۲۳ مطالعه به بررسی سازوکارها، تعدیل‌کننده‌ها، پیامدهای جانشین، سنجش یا شرایط پیاده‌سازی پرداخته‌اند. کیفیت روش‌شناختی با استفاده از ابزار Mixed Methods Appraisal Tool در سطح معیار ارزیابی شد. یافته‌ها: نتایج بسته به نقش عملکردی هوش مصنوعی و طرح مطالعه متفاوت بود. هوش مصنوعی کمکی عموماً با فرسودگی شغلی یا خستگی کمتر در مطالعات تصادفی و پیش‌آزمون–پس‌آزمون حوزه سلامت همراه بود، در حالی که مواجهه با کنترل الگوریتمی و پایش با فرسودگی شغلی بیشتر یا فشار روانی اجتماعی مرتبط در مطالعات مشاهده‌ای همراه بود. مواجهه ادراکی با هوش مصنوعی از طریق مسیرهایی شامل استرس شغلی، ناامنی شغلی، تداخل کار–خانواده، حمایت سازمانی ادراک‌شده و تعهد سازمانی، ارتباطات مستقیم، غیرمستقیم و بی‌ارتباط ایجاد کرد. سه مطالعه تصادفی قوی‌ترین شواهد را برای مداخلات کمکی ارائه دادند. شواهد مربوط به آثار غیرخطی محدود به پیامدهای جانشین بود و رابطه U وارونه بین هوش مصنوعی و فرسودگی شغلی را به‌طور مستقیم اثبات نکرد. نتیجه‌گیری: هوش مصنوعی ذاتاً مضر یا سودمند نیست؛ ارتباط آن با فرسودگی شغلی به نقش عملکردی، نحوه پیاده‌سازی و ارزیابی کارکنان بستگی دارد. چارچوب AIMS این مسیرها را یکپارچه کرده و گزاره‌هایی را شناسایی می‌کند که نیازمند آزمون‌های طولی و تجربی هستند.

متن کامل دسترسی آزاد مروری