Beslenme ve Diyetetik Bölümü Öğrencilerinin Yapay Zeka Teknolojisine Yönelik Kaygı Seviyesinin İncelenmesi
Investigation of the Anxiety Level of Nutrition and Dietetics Department Students Towards Artificial İntelligence Technology
Özet Görüntüleme: 45
/ 
PDF İndirme: 31
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15721194Anahtar Kelimeler:
Yapay zeka, kaygı, yzk ölçeği, beslenme ve diyetetik , Artificial intelligence, anxiety, aıa scale, nutrition and dieteticsÖzet
Amaç: Son dönemlerde Yapay Zeka teknolojisine gösterilen ilgi giderek artmakta ve sağlık sektöründe de yerini almaktadır.
Gereç ve Yöntem: Bu araştırmaya Kıbrıs Sağlık ve Toplum Bilimleri Üniversitesi ‘nde Beslenme ve Diyetetik Bölümü okuyan 75 öğrenci katılmıştır. Katılımcılara genel bilgileri ve Yapay Zeka Kaygı Ölçeği ‘nin Türkçe validasyonu anket formu kullanılmıştır. Sosyo-demografik özellikler frekans analizi, Yapay Zeka Kaygı ölçeği puanlarında tanımlayıcı istatistikler, normal dağılıma uymadığı için non-parametrik test, yaşları ile Yapay Zeka Kaygı ölçeği puanlarının arasındaki korelasyonlarda Spearman test, sınıflarına göre Yapay Zeka Kaygı ölçeği puanlarının karşılaştırılmasında ise Kruskal-Wallis H testi uygulanmıştır.
Bulgular: Yapay Zeka Kaygı ölçeği genelinden 46,37±12,48 puan aldıkları tespit edilmiştir. Katılımcıların yaşları arttıkça, Yapay Zeka Kaygı ölçeği toplamından ve ölçekte yer alan iş değiştirme alt boyutundan aldıkları puanlar azalmaktadır (p<0,05). Sınıflarına göre Yapay Zeka Kaygı ölçeği genelinden ve ölçeğin öğrenme, iş değiştirme, sosyoteknik körlük, Yapay Zeka yapılandırması alt boyutlarından aldıkları puanların arasında istatistiksel olarak anlamlı fark olmadığı tespit edilmiştir (p<0,05).
Sonuç: Yapay zekanın Beslenme ve Diyetetik alanında kullanımı meslek açısından her ne kadar avantaj sağlasa da bir takım kaygı ve korkuları da beraberinde getirmektedir. Bu araştırma, Beslenme ve Diyetetik alanında okuyan öğrencilerin Yapay Zeka ile ilgili kaygı durumlarını belirlemek için yapılan ilk çalışmadır.
Referanslar
Akkaya, B., Özkan, A., & Özkan, H. (2021). Yapay zekâ kaygı (YZK) ölçeği: Türkçeye uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. Alanya Akademik Bakış, 5(2), 1125-1146.
Al Kuwaiti A, Nazer K, Al-Reedy A, Al-Shehri S, Al-Muhanna A, Subbarayalu AV, Al Muhanna D, Al-Muhanna FA. (2023). A review of the role of artificial intelligence in healthcare. Journal of Personalized Medicine, 13(6):951. https://doi.org/10.3390/jpm13060951
Atwal K. (2024). Artificial intelligence in clinical nutrition and dietetics: a brief overview of current evidence. Nutrition in Clinical Practice, 39, 736-742. doi:10.1002/ncp.11150
Bozkurt, Ş. A., & Hoşgör, H. (2023). Sağlıkta yapay zekâ ve robotlar hakkında kimler ne düşünüyor? kuşaklar üzerine bir araştırma. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 12(1), 13-25.
Çobanoğlu, A., & Oğuzhan, H. (2023). Artificial intelligence anxiety of nurses and related factors. Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 12(4), 1846-1854.
Demir-Kaymak, Z., Turan, Z., Unlu-Bidik, N., & Unkazan, S. (2024). Effects of midwifery and nursing students' readiness about medical artificial intelligence on artificial intelligence anxiety. Nurse Education in Practice, 103994.
Eymen, U. E. (2007). SPSS 15.0 veri analiz yöntemleri. İstatistik Merkezi Yayın, 1, 167.
Filiz, E., Güzel, Ş., & Şengül, A. (2022). Sağlık profesyonellerinin yapay zeka kaygı durumlarının incelenmesi. Journal of Academic Value Studies, 8(1), 47-55. http://dx.doi.org/10.29228/javs.57808
Güner, E., & Ülker, M. T. (2024). Can artificial intelligence replace dietitians? A conversation with ChatGPT. Toros University Journal of Food Nutrition and Gastronomy, 3(1), 49-56.
Hopcan, S., Türkmen, G., & Polat, E. (2024). Exploring the artificial intelligence anxiety and machine learning attitudes of teacher candidates. Education and Information Technologies, 29(6), 7281-7301.
Ongün, P., Gül, B., Muslu, İ. E., Meşe, M. M., & Ergün, S. (2024). Determination of artificial intelligence anxiety status of nursing students: cross-sectional-descriptive study. Bandırma Onyedi Eylül Üniversitesi Sağlık Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 6(2), 304-312.
Reyhan Aktaş F, Dagli E (2023). Evaluation of midwifery students' anxiety regarding artificial intelligence used in the field of health. Journal of Health Sciences Institute, 8(Special Issue): 290-296.
Takıl, N., Erden, N. K., & Sarı, A. B. (2022). Farklı meslek grubu adaylarının yapay zekâ teknolojisine yönelik kaygı seviyesinin incelenmesi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25(48), 343-353.
Tarcan, G. Y., Balçık, P. Y., & Sebik, N. B. (2024). Türkiye ve dünyada sağlık hizmetlerinde yapay zekâ. Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Lokman Hekim Tıp Tarihi ve Folklorik Tıp Dergisi, 14(1), 50-60.
Ünal, A. S., & Avcı, A. (2024). Evaluation of neonatal nurses' anxiety and readiness levels towards the use of artificial intelligence. Journal of Pediatric Nursing. 79 (2024): e16-e23
WANG, Y. Y. & WANG, Y. S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: an initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning. 30(4), 619-634.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 Ases Ulusal Sosyal Bilimler Dergisi
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
