Hemşirelerin yapay zekâ kullanımına ilişkin görüşleri ve hemşirelikte yapay zekâ kaygı ölçeğinin geliştirilmesi

HEMŞİRELERİN YAPAY ZEKÂ KULLANIMINA İLİŞKİN GÖRÜŞLERİ VE HEMŞİRELİKTE YAPAY ZEKÂ KAYGI ÖLÇEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİ Bu araştırma, hemşirelerin yapay zekâ teknoloji kullanımına ilişkin görüşlerini belirlemek ve bu doğrultuda Hemşirelikte Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği'ni geliştirmek amacıyla nitel ve nicel yöntemlerin kullanıldığı metodolojik tasarımda gerçekleştirilmiştir. Araştırma iki aşamada yürütülmüştür. Nitel aşamada, 41 hemşire ile bireysel derinlemesine görüşmeler yapılmış ve veriler Yarı Yapılandırılmış Görüşme Formu kullanılarak toplanmıştır. Nicel aşamada ise 515 hemşireye Tanıtıcı Bilgi Formu ve "Hemşirelikte Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği Taslağı" uygulanmıştır. Nitel veriler MAXQDA 2022, nicel veriler ise IBM SPSS 25 ve AMOS 24 programları ile analiz edilmiştir. Nitel analiz sonucunda hemşirelerin görüş ve kaygıları; "Yapay Zekâ Teknolojilerinin Sağlık Hizmetlerine Etkileri," "Yapay Zekâ Teknolojilerinin Hemşirelik Hizmetlerine Etkileri" ve "Yapay Zekâ Teknolojilerinin Kullanımına İlişkin Kaygılar" olmak üzere üç ana tema ve 19 alt tema altında toplanmıştır. Bu bulgular ve literatür doğrultusunda 43 maddelik bir taslak ölçek hazırlanmış; kapsam geçerliği indeksi 0,778 olarak belirlenmiştir. Açımlayıcı Faktör Analizi ve Doğrulayıcı Faktör Analizi sonucunda ölçeğin dört alt boyut ve 24 maddeden oluştuğu ortaya konmuştur. Alt boyutlar; "Mesleki Kimlik ve Gelecek Kaygısı," "Teknik Destek ve Güvenlik Kaygısı," "Öğrenme ve Uyum Kaygısı" ve "Hasta Merkezli Bakım ve Empati Kaygısı" olarak adlandırılmıştır. Güvenirlik analizlerinde Cronbach Alpha katsayısı toplam ölçek için 0,96, alt boyutlar için 0,80-0,96 arasında bulunmuş; test-tekrar test yöntemi ile ölçeğin zamana karşı kararlı ve güvenilir olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, Hemşirelikte Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği, hemşirelerin yapay zekâya yönelik kaygılarını değerlendirmek için geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olarak kullanılabilir. Anahtar kelimeler: Geçerlik Güvenirlik, Hemşire, Kaygı, Ölçek Geliştirme, Yapay Zekâ