Yapay zekâ uygulamalarının karar verme süreçlerini değerlendirmek amacıyla geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirmek
Developing a valid and reliable scale to evaluate decision making processes of artificial intelligence applications
- Tez No: 1011825
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE BETÜL BİLEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Beslenme ve Diyetetik, Nutrition and Dietetics
- Anahtar Kelimeler: Beslenme davranışı, Feeding behavior
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Atlas Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Beslenme ve Diyetetik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, bireylerin yapay zekâ destekli beslenme uygulamalarına yönelik farkındalık, kullanım davranışı, güven algısı ve genel tutumlarını çok boyutlu olarak değerlendiren geçerli ve güvenilir bir ölçüm aracı geliştirmek amacıyla yürütülmüştür. Araştırma sistematik ölçek geliştirme aşamaları izlenerek gerçekleştirilmiştir. Kapsam geçerliliği yedi uzmanlık paneli aracılığıyla değerlendirilmiş; pilot uygulama (n=44) ve ana uygulama (n=220) Türkiye'de, test-tekrar test güvenirliği ise Almanya'da ikamet eden 30 kişilik bir alt örneklemde iki hafta arayla yürütülmüştür. Verilerin analizinde madde-toplam korelasyon analizi, açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi, Cronbach alfa, kompozit güvenirlik, yakınsak ve ayrışma geçerliliği ile Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı kullanılmıştır. YZ-BDÖ dört alt boyut ve 22 maddeden oluşan nihai yapısına kavuşmuştur. Dört faktörlü yapı toplam varyansın %61.35'ini açıklamış; doğrulayıcı faktör analizi uyum indeksleri kabul edilebilir düzeyde bulunmuştur. Ölçeğin genel güvenirlik katsayısı 0.936, test-tekrar test ICC değeri ise 0.974 olarak saptanmıştır. Yapay zekâ destekli uygulama kullanımı ve yüksek eğitim düzeyi ölçek puanlarıyla pozitif yönde ilişkiliyken yaş ve BKİ artışıyla ölçek puanlarının azaldığı belirlenmiştir. Regresyon analizi, uygulama kullanım durumu ve yapay zekâ bilgi düzeyinin en güçlü yordayıcılar olduğunu ortaya koymuştur. YZ-BDÖ, yapay zekâ destekli beslenme uygulamalarına yönelik tutumları çok boyutlu olarak değerlendiren, psikometrik açıdan güçlü ve bu alanda literatürdeki bilinen ilk ölçüm aracıdır. Ölçeğin akademik araştırmalarda ve klinik uygulamalarda kullanılması önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
This study was conducted to develop a valid and reliable measurement tool for multidimensional assessment of individuals awareness, usage behavior, trust perception, and general attitudes toward artificial intelligence-assisted nutrition applications. The study was conducted following systematic scale development procedures. Content validity was assessed through a panel of seven experts; pilot (n=44) and main (n=220) applications were conducted in Turkey, while test-retest reliability was evaluated in a subsample of 30 participants residing in Germany with a two-week interval. Item-total correlation analysis, exploratory and confirmatory factor analysis, Cronbach's alpha, composite reliability, convergent and discriminant validity, and Intraclass Correlation Coefficient were used in data analysis. The AI-ANB Scale reached its final structure consisting of four subscales and 22 items. The four-factor structure explained 61.35% of the total variance; confirmatory factor analysis fit indices were found to be acceptable. The overall reliability coefficient was 0.936 and the test-retest ICC value was 0.974. While AI-assisted application usage and higher education level were positively associated with scale scores, scores decreased with increasing age and BMI. Regression analysis revealed that application usage status and AI knowledge level were the strongest predictors. The AI-ANB Scale is a psychometrically robust measurement tool that multidimensionally assesses attitudes toward AI-assisted nutrition applications and is the first known instrument in the literature in this field. Its use in academic research and clinical practice is recommended.
Benzer Tezler
- Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case
Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği
MERT CANDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Efficient estimation of Shrinkage parameters in fuzzy Ridge and fuzzy Liu regression models using α-cut-based methods under multicollinearity
Çoklu bağıntı durumunda bulanık Ridge ve bulanık Liu regresyon modellerinde α-kesim tabanlı yöntemler kullanılarak Shrinkage parametrelerinin etkin tahmini
AMMAR HOMAIDA
- Görsel sanatlar eğitiminde yapay zekâ destekli dijital sanat uygulamalarının öğrenci kazanımlarına etkisi
The impact of artificial intelligence-supported digital art practices on student learning outcomes in visual arts education
VİLDAN AKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Eğitim ve ÖğretimBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANAN DEMİR
- Buğdayda farklı melezleme teknikleri kullanarak tohum tutma oranının saptanılması
Başlık çevirisi yok
İSMAİL TÜZÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
ZiraatUludağ ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİS RUHİ EKİNGEN
- Sivas yöresinde akraba evliliği yapan ve yapmayan çiftlerde dermatoglifik benzerlikler
Similarities of dermataoglyphies among individval of married relatives and married couples not related to each other in Sivas region
Y. SELMA SÜNGÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
Tıbbi BiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLHAN SEZGİN