Yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş diyet planlarının etkinliği ve klinik sonuçlar ile stajyer diyetisyenlerin yapay zeka tutum ve okuryazarlıklarının belirlenmesi
The effectiveness of artificial intelligence supported personali̇zed diet plans and the determination of artificial intelligence attitudes and literacy levels among dietetic interns
- Tez No: 1022718
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ANIL ERBAĞCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Beslenme ve Diyetetik, Nutrition and Dietetics
- Anahtar Kelimeler: yapay zeka, klinik etki, farkındalık, Dengeli beslenme, Sağlıklı beslenme, İnsan-yapay zeka etkileşimi, artificial intelligence, clinical impact, awareness, Balanced nutrition, Healthy nutrition, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, stajyer diyetisyenlerin yapay zekâya yönelik tutumlarını ve yapay zekâ okuryazarlık düzeylerini belirlemeyi ek olarak yapay zekâ ile beslenme uzmanı tarafından oluşturulan diyet planlarını enerji ve besin ögeleri açısından karşılaştırmayı amaçlamıştır. Çalışma, bir vakıf üniversitesinde eğitim gören 68 stajyer diyetisyen ile yürütülmüştür. Katılımcıların cinsiyet dağılımı %89,7'si kadın, %10,3'ü erkektir ve yaş ortalaması 22,8±2,51 yıl olarak saptanmıştır. Veri toplama araçları olarak demografik bilgi formu, yapay zekâya yönelik tutum ölçeği ve yapay zekâ okuryazarlığı ölçeği kullanılmıştır. Ayrıca ChatGPT, Gemini ve beslenme uzmanı tarafından oluşturulan diyabet, hiperkolesterolemi, hipokalorik ve renal diyetler enerji ve makro-mikro besin ögeleri açısından değerlendirilmiştir. Araştırma bulgularına göre stajyer diyetisyenlerin yapay zekâya yönelik pozitif tutum medyanı 46,0, negatif tutum medyanı ise 22,0 olarak bulunmuştur. Cinsiyet ve yaş gruplarına göz önüne alındığında YZ'ye yönelik tutum ve okuryazarlık düzeylerinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark saptanmamıştır (p>0,05). Yapay zekâ okuryazarlığı alt boyutları olan farkındalık, kullanım ve etik ile pozitif tutum arasında anlamlı ve pozitif yönde ilişki bulunmuştur (p<0,05). Negatif tutum ile YZ kullanım düzeyleri arasında negatif bir ilişki saptanmıştır. Diyet planlarının değerlendirildiğinde, ChatGPT tarafından oluşturulan diyetlerin enerji gereksinimini genel olarak %75,3 gibi düşük oranlarda karşıladığı, Gemini tarafından oluşturulan diyetlerin ise enerji ve bazı besin ögeleri açısından yine diyabette %133,9 gibi yüksek oranlarda karşıladığı tespit edilmiştir. Beslenme uzmanı tarafından oluşturulan diyetlerin tüm hastalık gruplarında %100'e yakın oranlarda başarı sağladığı görülmüştür. Yapay zekâ ve diyet uzmanı diyetleri arasında enerji ve besin ögeleri karşılama yüzdeleri açısından istatistiksel olarak anlamlı farklar bulunmuştur (p<0,05). Bu çalışmada, stajyer diyetisyenlerin YZ'ye yönelik genel tutumlarının pozitif olduğu fakat YZ tarafından oluşturulan diyetlerin enerji ve besin ögeleri dağılımı açısından diyet uzmanı planlarına kıyasla tutarsızlıklar içerdiği saptanmıştır. YZ'nin diyet planlamasında kullanıcıların motivasyonunu artırıcı bir araç olarak kullanılabileceği ancak klinik uygulamalarda mutlaka uzman diyetisyen denetiminde değerlendirilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
This study aimed to determine intern dietitians' attitudes toward artificial intelligence (AI) and their levels of AI literacy, as well as to compare diet plans generated by artificial intelligence tools and by dietitians in terms of energy and nutrient content. The study was conducted with 68 intern dietitians studying at a private university. Of the participants, 89.7% were female and 10.3% were male, with a mean age of 22.8 ± 2.51 years. Data were collected using a demographic information form, an attitude toward artificial intelligence scale, and an artificial intelligence literacy scale. In addition, diet plans for diabetes, hypercholesterolemia, hypocaloric, and renal diets generated by ChatGPT, Gemini, and dietitians were evaluated in terms of energy and macro- and micronutrient content. According to the study findings, the median score for positive attitudes toward AI among intern dietitians was 46.0, while the median score for negative attitudes was 22.0. No statistically significant differences were found in AI attitudes or literacy levels when analyzed by gender and age groups (p > 0.05). Significant positive correlations were observed between positive attitudes toward AI and the AI literacy subdimensions of awareness, usage, and ethics (p < 0.05). A negative correlation was identified between negative attitudes and AI usage levels. When diet plans were evaluated, it was found that diets generated by ChatGPT generally met energy requirements at relatively low levels (approximately 75.3%), whereas diets generated by Gemini exceeded energy and certain nutrient requirements, particularly in diabetes diets, reaching levels as high as 133.9%. Diet plans created by dietitians achieved success rates close to 100% across all disease groups. Statistically significant differences were found between AI-generated diets and dietitian-designed diets in terms of the percentages of energy and nutrient adequacy (p < 0.05). In conclusion, although intern dietitians demonstrated generally positive attitudes toward artificial intelligence, diet plans generated by AI showed inconsistencies in energy and nutrient distribution compared to those prepared by dietitians. While AI may be used as a tool to enhance user motivation in diet planning, the findings indicate that its application in clinical practice should be evaluated under the supervision of a professional dietitian.
Benzer Tezler
- Besin tüketim kaydı alımında mobil uygulamaların değerlendirilmesi ve yapay zeka destekli diyet mobil uygulama tasarımı: Diyetcell
Evaluation of mobile applications in food consumption record collection and design of an artificial intelligence-supported mobile diet application: Diyetcell
ESRA KOZAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Beslenme ve DiyetetikSağlık Bilimleri ÜniversitesiSağlık Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FEVZİ ESEN
- Yapay zekâ destekli kişiselleştirilmiş menü öneri sistemleri ve kullanıcı deneyimine yansımaları: Eatmosphere uygulaması örneği
Artificial intelligence–supported personalized menu recommendation systems and their reflections on user experience: The case of the Eatmosphere application
OĞUZHAN KENDİRLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ TÜRKAY
- MODA TASARIM SÜREÇLERİNDE KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ İŞ AKIŞI MODELİ:“GOOGLE GEMINI ÖRNEĞİ”
PERSONALIZED GENERATIVE AI-ASSISTED WORKFLOW MODEL IN FASHION DESIGN PROCESSES:“THE CASE OF GOOGLE GEMINI”
MEHMET RAŞİT NARÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Güzel SanatlarÇankırı Karatekin ÜniversitesiSanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE KETENCİOĞLU
- Examining the relationship between AI-driven personalized recommendations and purchase intention
Yapay zekâ destekli kişiselleştirilmiş öneriler ile satın alma niyeti arasındaki ilişkinin incelenmesi
YOUSSOUF NASRINE
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İşletmeİbn Haldun Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE ZEHİR
- Yapay zekâ destekli dil öğrenme platformlarında kullanıcı yorumlarının içerik analizi: Sosyal Medya'daki İngilizce dil öğrenme uygulaması, Cambly örneği
Content analysis of user comments on artificial intelligence supported language learning platforms: The example of Cambly, an English language learning application on social media
ŞUHAY NAKİPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İletişim Bilimleriİstanbul Arel ÜniversitesiMedya ve Kültürel Çalışmalar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN FAİK