C1
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekânın yapabildikleri beni etkiliyor.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
Bilimsel Proje · Anket Aracı İnceleme Paneli
Klinik Dönem Tıp Öğrencilerinde Yapay Zekâya Güven, Yapay Zekâ Destekli Klinik Karar Desteği Önerilerinin Kabulü ve Hasta Mahremiyeti / Veri Güvenliği Farkındalığı
Bu panel, çalışmada kullanılacak anket aracını danışman incelemesine sunar. Tüm Likert maddeleri doğrulanmış ölçeklere dayanır ve her madde, kaynak ölçeğine göre renk kodludur. Sıfırdan ölçek geliştirilmemiştir.
6
Demografik madde
5
Önceki deneyim (betimsel)
8
Güven (Likert)
8
Kabul (Likert)
10
Etik & mahremiyet (Likert)
37
Toplam madde
00Genel Bakış & Metodolojik Gerekçe
Doğrulanmış ölçeklere dayalı, klinik bağlama uyarlanmış bir araç
Anket; geçerlik–güvenirliği kanıtlanmış ve mümkün olduğunca Türkçe’ye uyarlanmış / tıp öğrencisi örnekleminde doğrulanmış ölçeklerden oluşturulmuştur. Ana çatı (anchor) olarak, doğrudan tıp öğrencileri için Türkiye’de geliştirilen MAIRS-MS kullanılmıştır.
Üç tasarım ilkesi
1 · Klinik muhakeme korunur. Yapay zekânın hekimin yerine geçtiği iması hiçbir maddede verilmez.
2 · Öneri = destekleyici bilgi. Kabul maddeleri, yapay zekâ önerilerini klinik bulgular ve hekim muhakemesiyle birlikte değerlendirilen yardımcı bilgi olarak tanımlar.
3 · Yeniden güvenirlik şarttır. Maddeler farklı ölçeklerden birleştirilip klinik karar desteği bağlamına uyarlandığı için, bu birleşik form kendi örnekleminizde yeniden analiz edilmelidir (bkz. Puanlama & Güvenirlik).
Önerilen 8/8/10 dağılımı, mevcut doğrulanmış alt boyutlarla büyük ölçüde uyumludur. Tek istisna: etik–mahremiyet bloğu, tek bir ölçekten değil, birden çok doğrulanmış ölçekten birleşik (composite) kurulmuştur.
MAIRS-MS (ana çatı · tıp öğrencisi)
GAAIS-TR (güven / tutum)
TAM / UTAUT2-TR (kabul)
Mahremiyet / veri ölçekleri
ADemografik Bilgiler · 6 madde · Likert değildir
Demografik Bilgiler
A1Yaşınız
açık uçlu
A2Cinsiyetiniz
KadınErkekBelirtmek istemiyorum
A3Sınıfınız
4. sınıf5. sınıf6. sınıf (intern)
A4Öğrenim gördüğünüz tıp fakültesi / üniversite
açık uçlu
A5Mezuniyet sonrası düşündüğünüz uzmanlık alanı (yaklaşık)
açık uçlu
A6Genel akademik başarı algınız
Çok iyiİyiOrtaZayıf
BÖnceki AI Deneyimi · 5 betimsel madde · toplanmaz
Yapay Zekâ ile Önceki Deneyim
Bu bölüm gizil bir yapı ölçmez; betimsel değişken olarak raporlanır ve hiçbir alt boyut puanına katılmaz.
B1Yapay zekâ teknolojilerine aşinalık düzeyiniz
1 · Hiç2345 · Çok aşina
B2Günlük yaşamda AI / AI sohbet aracı kullanma sıklığınız
HiçNadirenAyda birkaçHaftada birkaçHer gün
B3Tıp eğitimi / klinik öğrenme amacıyla AI kullanma sıklığınız
HiçNadirenAyda birkaçHaftada birkaçHer gün
B4Daha önce yapay zekâ konusunda örgün eğitim/ders aldınız mı?
EvetHayırEvet ise: tür
B5En sık kullandığınız yapay zekâ araçları (varsa)
açık uçlu
CYapay Zekâya Güven / Olumlu Tutum · 8 Likert maddesi
Yapay Zekâya Güven
Kaynak: GAAIS – Pozitif alt boyut (Schepman & Rodway, 2020); Türkçe uyarlama Kaya ve ark. (2022). Ters kodlanan madde yoktur.
Yanıt Ölçeği — tüm Likert maddeleri için
12345
Kesinlikle katılmıyorumKararsızımKesinlikle katılıyorum
C2
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekânın yararlı pek çok uygulaması bulunmaktadır.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C3
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Gelecekte yapay zekâ teknolojilerinden toplumun büyük bölümü fayda görecektir.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C4
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekâ, insanların iyilik hâli üzerinde olumlu etkiler yaratabilir.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C5
AI kullanımına eğilimUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Günlük yaşamımda yapay zekâ temelli sistemleri kullanmaya ilgi duyuyorum.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C6
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekâ heyecan verici bir alandır.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C7
Mesleğe entegre etme niyetiUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Mesleğimde yapay zekâ teknolojilerini kullanmak isterim.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
C8
AI’ye olumlu tutumUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekâ, ülkemiz için yeni fırsatlar sunabilir.
Kaynak: GAAIS-TR · Kaya ve ark. (2022)DOI ↗
GAAIS-Pozitif alt boyutunda ters kodlanan madde yoktur (orijinal ölçekte yalnızca 8 maddelik Negatif alt boyut ters kodlanır). 12 pozitif maddenin 8’i seçilmiştir; isterseniz 12’sini de uygulayıp pilot sonrası budayabilirsiniz.
DKlinik Karar Desteği Kabulü · 8 Likert maddesi
Yapay Zekâ Destekli Klinik Karar Desteği Önerilerinin Kabulü
Kaynak: TAM (Davis, 1989) ve UTAUT2 (Venkatesh ve ark., 2012); Türkçe uyarlama Yılmaz & Kavanoz (2017). Performans beklentisi / algılanan yarar ve davranışsal niyet maddeleri klinik karar desteğine uyarlanmıştır.
Katılımcıya gösterilen yönerge
Bu maddelerde “yapay zekâ destekli klinik karar desteği”, klinik bulguların ve hekim değerlendirmesinin yerine geçen değil; bunlarla birlikte değerlendirilen yardımcı/destekleyici bilgi anlamında kullanılmaktadır.
D1
Algılanan yararUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ destekli klinik karar desteği araçlarının, klinik kararlarımda yararlı bir başvuru kaynağı olabileceğini düşünüyorum.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D2
Algılanan yarar (klinik)Uyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekânın sunduğu öneriler, kendi klinik bulgularımla birlikte değerlendirildiğinde tanısal değerlendirmemi güçlendirebilir.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D3
Algılanan yararUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ destekli öneriler, gözden kaçabilecek olasılıkları hatırlatarak hekim muhakememe katkı sağlayabilir.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D4
Davranışsal niyetUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ tarafından üretilen önerileri, nihai kararı hekim verecek şekilde, ek bir bilgi olarak dikkate almaya istekliyim.
Kaynak: UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D5
Davranışsal niyetUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Uygun olduğunda, yapay zekâ destekli klinik karar desteğini klinik muhakememi destekleyen bir araç olarak kullanmayı düşünürüm.
Kaynak: UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D6
Algılanan yarar (koşullu)Uyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekânın önerilerini, klinik bağlam ve hasta verileriyle birlikte yorumlamak koşuluyla faydalı bulurum.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D7
Algılanan yararUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ destekli araçların, hasta bakımının niteliğini artırmaya yardımcı olabileceğine inanıyorum.
Kaynak: TAM / UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
D8
Uygun kullanım niyetiUyarlama (klinik bağlam)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ önerilerini klinik muhakemenin yerine koymadan, onu tamamlayan bir bilgi olarak değerlendirmeyi uygun buluyorum.
Kaynak: UTAUT2-TR · Yılmaz & Kavanoz (2017)DOI ↗
İsteğe bağlı ek (tıp öğrencisinde doğrulanmış): MAIRS-MS Vizyon alt boyutu (3 madde) hazırbulunuşluk/öngörü için eklenebilir.
EEtik · Hasta Mahremiyeti · Veri Güvenliği · 10 Likert maddesi
Etik, Hasta Mahremiyeti ve Veri Güvenliği Farkındalığı
Birleşik (composite) blok. Tüm maddeler düz kodlamadır: yüksek puan = daha yüksek farkındalık / daha güçlü koruyucu tutum.
E1
AI etiği / hazırbulunuşlukUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Sağlık verilerini yasal ve etik kurallara uygun biçimde kullanabilirim.
Kaynak: MAIRS-MS · Etik · Karaca ve ark. (2021)DOI ↗
E2
AI etiğiUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Yapay zekâ teknolojilerini kullanırken etik ilkelere uygun davranabilirim.
Kaynak: MAIRS-MS · Etik · Karaca ve ark. (2021)DOI ↗
E3
AI etiği / mevzuatUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Sağlıkta yapay zekâ kullanımına ilişkin yasal düzenlemeleri takip edebilirim.
Kaynak: MAIRS-MS · Etik · Karaca ve ark. (2021)DOI ↗
E4
Hasta mahremiyeti tutumuUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Hastalara ait kişisel sağlık verilerinin gizliliğinin korunması meslek sorumluluğumun bir parçasıdır.
Kaynak: Gözmener ve ark. (2019)Dergi ↗
E5
Veri koruma / yasal bilgiUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Kişisel sağlık verilerinin kaydedilmesi ve saklanmasında ilgili mevzuata (ör. KVKK) uyulması gerektiğinin farkındayım.
Kaynak: Gözmener ve ark. (2019) · “yasal bilgiler”Dergi ↗
E6
Mahremiyet / erişimUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Hasta verilerine yalnızca yetkili kişilerin ve gerekli olduğu ölçüde erişmesi gerektiğini düşünüyorum.
Kaynak: Öztürk ve ark. (2014) · Hasta Mahremiyeti ÖlçeğiDOI ↗
E7
Mahremiyet / gizlilikUyarlama · doğrulanmalıTers kodlama: Yok
Hasta bilgilerini izinsiz biçimde üçüncü kişilerle paylaşmanın etik ve hukuki bir ihlal olduğunun farkındayım.
Kaynak: Öztürk ve ark. (2014)DOI ↗
E8
AI + veri mahremiyetiUyarlama (AI bağlamı)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ uygulamalarında kullanılan hasta verilerinin de mahremiyet ilkelerine tabi olduğunun farkındayım.
Kaynak: Gözmener ve ark. (2019) temelliDergi ↗
E9
Algoritmik önyargı farkındalığıUyarlama (AI bağlamı)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ sistemlerinin önyargılı (biased) sonuçlar üretebileceğinin ve bunun etik sonuçları olabileceğinin farkındayım.
Kaynak: MAIRS-MS · Etik temelli · Karaca ve ark. (2021)DOI ↗
E10
Veri güvenliği farkındalığıUyarlama (AI bağlamı)Ters kodlama: Yok
Yapay zekâ destekli sistemlerde hasta verilerinin güvenliğinin (ör. veri sızıntısına karşı korunması) önemli bir sorumluluk olduğunu düşünüyorum.
Kaynak: Öztürk (2014) + Gözmener (2019) temelliDOI ↗
Ters kodlama seçeneği
Onaylama yanlılığını azaltmak isterseniz GAAIS Negatif alt boyutundan ters kodlanacak 1–2 madde eklenebilir. Ancak GAAIS’te bu maddeler “olumlu tutum” bileşeni için ters kodlanır; sizin “risk farkındalığı” çerçevenizde puanlama yönü değişir. Bu nedenle teslim edilen formda etik bloğu tamamen düz kodlamalı tutulmuştur.
§Puanlama, Alt Boyutlar ve Güvenirlik
Puanlama Planı & Cronbach’s Alpha Hedefleri
Her alt boyut kendi içinde ortalanır/toplanır. Bölümler arası tek bir toplam puan önerilmez (farklı yapıları ölçerler). Tüm maddeler 1–5 arası puanlanır.
| Alt boyut | Maddeler | n | Hedef α | Dayanak (doğrulanmış) |
|---|---|---|---|---|
| Yapay zekâya güven | C1–C8 | 8 | α ≥ 0.80 | GAAIS-TR Pozitif α = 0.82 (Kaya ve ark., 2022) |
| Klinik karar desteği kabulü | D1–D8 | 8 | α ≥ 0.80 (asgari 0.70) | TAM/UTAUT alt boyutları genelde α ≥ 0.70–0.90 |
| Etik / mahremiyet / veri güvenliği | E1–E10 | 10 | α ≥ 0.70 | MAIRS-MS Etik α = 0.632; Hasta Mahremiyeti Ölçeği α ≈ 0.93 (Öztürk ve ark., 2014) |
Güvenirlik / geçerlik prosedürü — zorunlu, atlanamaz
Bu form farklı doğrulanmış ölçeklerden birleştirilmiş ve klinik karar desteği bağlamına uyarlanmış maddeler içerdiğinden, her alt boyut için Cronbach’s alpha kendi çalışma örnekleminizde mutlaka yeniden hesaplanmalıdır. Önceki validasyonlar, uyarlama ve yeni popülasyon nedeniyle güvenirliği garanti etmez.
Örneklem büyüklüğü elverdiğinde (madde başına ≈ 5–10 katılımcı; bu form için ≈ 130–260+), Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA/CFA) ile üç-yapılı model sınanmalıdır; yapı belirsizse veya örneklem yeterliyse önce yarıda AFA/EFA, diğer yarıda DFA uygulanabilir.
Önerilen uyum ölçütleri: CFI/TLI ≥ 0.90, SRMR ≤ 0.08, RMSEA ≤ 0.08. Referans: MAIRS-MS özgün çalışmasında RMSEA = 0.094, CFI = 0.938, SRMR = 0.057; uyumu tek bir indekse indirgemeyin.
Karar eşiği: Herhangi bir alt boyutta α < 0.70 (3 maddelik MAIRS-MS Etik için < 0.60) ise ya da DFA uyumu zayıfsa, madde çıkarın/değiştirin veya ilgili doğrulanmış alt boyutu bütün olarak kullanın.
¶Bilimsel Proje Önerisi İçin
Türkçe Yöntem Paragrafı
Öneriye doğrudan kopyalanabilir
Bu çalışmada, klinik dönem tıp öğrencilerinin yapay zekâya güveni, yapay zekâ destekli klinik karar desteği önerilerini kabul eğilimi ile etik, hasta mahremiyeti ve veri güvenliği farkındalığını değerlendirmek amacıyla, kesitsel ve tanımlayıcı bir araştırma deseni kullanılacaktır. Veri toplama aracı, sıfırdan geliştirilmiş özgün bir ölçek olmayıp, alanyazında geçerlik ve güvenirliği kanıtlanmış ve mümkün olduğunca Türkçe’ye uyarlanmış ölçeklerden oluşturulmuş bir madde havuzuna dayanmaktadır. Anket beş bölümden oluşmaktadır: demografik bilgiler (6 madde), yapay zekâ ile önceki deneyim (5 betimsel madde) ve üç adet 5’li Likert tipi alt ölçek — yapay zekâya güven/olumlu tutum (8 madde; GAAIS, Schepman & Rodway, 2020; Türkçe uyarlama Kaya ve ark., 2022), yapay zekâ destekli klinik karar desteği önerilerinin kabulü (8 madde; TAM, Davis, 1989 ve UTAUT2, Venkatesh ve ark., 2012’den, Türkçe uyarlama Yılmaz & Kavanoz, 2017 temel alınarak; öneriler hekim muhakemesi ve klinik bulgularla birlikte değerlendirilen destekleyici bilgi olarak yeniden ifadelendirilmiştir) ve etik/hasta mahremiyeti/veri güvenliği farkındalığı (10 madde; MAIRS-MS Etik alt boyutu, Karaca ve ark., 2021; Gözmener ve ark., 2019; Öztürk ve ark., 2014). Maddeler 1 = Kesinlikle katılmıyorum’dan 5 = Kesinlikle katılıyorum’a uzanan beşli Likert ölçeği ile derecelendirilecektir. Ölçeklerin kullanımı için ilgili yazarlardan/telif sahiplerinden gerekli izinler alınacaktır. Farklı ölçeklerden madde birleştirildiği ve klinik karar desteği bağlamına uyarlandığı için, aracın bu hâli çalışma örnekleminde yeniden psikometrik değerlendirmeye tabi tutulacaktır: her alt ölçek için iç tutarlılık Cronbach’s alfa katsayısı ile hesaplanacak; örneklem büyüklüğünün yeterli olması durumunda yapı geçerliği doğrulayıcı faktör analizi (gerekirse önce açımlayıcı faktör analizi) ile sınanacaktır. Araştırmaya başlanmadan önce ilgili Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurulu onayı alınacak ve katılımcılardan bilgilendirilmiş gönüllü onam temin edilecektir.
!Sahaya Çıkmadan Önce
Uyarı & İzin Listesi
Bu paneldeki tüm Likert maddeleri, ilgili ölçeklerin yapısını temsil eden uyarlamalardır; özgün makalelerdeki birebir doğrulanmış Türkçe ifadeler değildir. Aşağıdaki adımlar tamamlanmadan saha uygulamasına geçilmemelidir.
A · Resmî Türkçe ifadeyi kaynaktan alın
- GAAIS-TR (C1–C8): Kaya ve ark. (2022) makale ekinden resmî Türkçe pozitif madde ifadeleri. doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
- MAIRS-MS Etik (E1–E3, E9): Karaca ve ark. (2021) ve ek dosyaları. PMC7890640 — Not: ölçek İngilizce yayımlanmıştır; resmî Türkçe ifade için yazarlarla iletişim gerekebilir.
- UTAUT2/TKKBM-2 (D1–D8): Yılmaz & Kavanoz (2017) Türkçe maddeleri; klinik uyarlama belgelenmeli. doi.org/10.7827/turkishstudies.12064
- Kişisel Sağlık Verisi Ölçeği (E4, E5, E8): Gözmener ve ark. (2019). DergiPark
- Hasta Mahremiyeti Ölçeği (E6, E7, E10): Öztürk ve ark. (2014). doi.org/10.1177/0969733013515489
B · Kullanım izni gereken ölçekler
- GAAIS / GAAIS-TR: hem 2020 hem doğrulayıcı çalışmaların atfı istenir; Türkçe form için Kaya ve ark.’dan izin/atıf.
- UTAUT2: Venkatesh ve ark. (2012) kullanım koşulları; Türkçe form için Yılmaz & Kavanoz (2017).
- MAIRS-MS: yazarlardan (Karaca, Çalışkan, Demir) kullanım izni ve resmî Türkçe ifade talebi.
- Mahremiyet / sağlık verisi ölçekleri: ilgili yazarlardan e-posta ile izin (Gözmener ve ark. çalışmasında ölçek için e-posta ile izin alındığı belirtilmiştir).
C · Yapısal / uyum doğrulaması gereken noktalar
- Popülasyon transferi: mahremiyet ölçekleri hemşire/öğrenci, UTAUT2-TR öğretmen adayı, GAAIS-TR genel örneklemde doğrulanmıştır; klinik dönem tıp öğrencisinde yeniden güvenirlik şarttır.
- MAIRS-MS Etik α = 0.632 (3 madde) düşüktür; bu nedenle etik bloğu mahremiyet maddeleriyle güçlendirilmiştir. Alt-küme güvenirliğini ayrıca raporlayın.
- Hasta Mahremiyeti Ölçeği işyerinde hemşire davranışını ölçer; tıp öğrencisi/AI bağlamına uyarlama anlam kaymasına yol açabilir — bilişsel ön-test (cognitive pretesting) önerilir.
- Doğrulanacak sayısal değerler: α ve uyum değerleri kısmen inceleme kaynaklarından derlenmiştir; birincil makalelerdeki kesin katsayılarla teyit edin.
#Bağlantılı Kaynakça
Kaynakça
- Karaca, O., Çalışkan, S. A., & Demir, K. (2021). Medical artificial intelligence readiness scale for medical students (MAIRS-MS) – development, validity and reliability study. BMC Medical Education, 21, 112. https://doi.org/10.1186/s12909-021-02546-6 · PMC7890640
- Schepman, A., & Rodway, P. (2020). Initial validation of the General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale. Computers in Human Behavior Reports, 1, 100014. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2020.100014
- Kaya, F., Aydin, F., Schepman, A., Rodway, P., Yetişensoy, O., & Demir Kaya, M. (2022). The roles of personality traits, AI anxiety, and demographic factors in attitudes toward artificial intelligence. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 497–514. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2151730
- Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
- Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412
- Yılmaz, M. B., & Kavanoz, S. (2017). Teknoloji Kabul ve Kullanım Birleştirilmiş Modeli-2 Ölçeğinin Türkçe Formunun Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Journal of Turkish Studies, 12(32), 127–146. https://doi.org/10.7827/turkishstudies.12064
- Öztürk, H., Bahçecik, N., & Özçelik, K. S. (2014). The development of the patient privacy scale in nursing. Nursing Ethics, 21(7), 812–828. https://doi.org/10.1177/0969733013515489 · PubMed 24482263
- Gözmener, S. B., Şenol, S., & Seren İntepeler, Ş. (2019). Hemşirelik Öğrencileri İçin Kişisel Sağlık Verilerinin Kayıt ve Korunması Tutum Ölçeği Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Dokuz Eylül Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Elektronik Dergisi, 12(1), 21–30. https://dergipark.org.tr/tr/pub/deuhfed/issue/53195/705928
Klasik otomasyona güven ölçekleri (Jian ve ark., 2000; Körber, 2018; Madsen & Gregor, 2000) geçerli olmakla birlikte Türkçe/klinik doğrulamaları bulunmadığından bu forma alınmamıştır; GAAIS-TR daha uygun bir Türkçe seçenektir.