Bilgisayar okuryazarlığı eğitimi için bilgisayar programlama öz-yeterlik ölçeği: Türkçe geçerlik ve güvenirlik çalışması

Year 2022, , 529 - 551, 30.06.2022

Seyfullah Gökoğlu

https://doi.org/10.17240/aibuefd.2022..-654547

Abstract

Bu araştırmada Tsai, Wang ve Hsu (2019) tarafından geliştirilen bilgisayar programlama öz-yeterlik (BPÖY) ölçeği Türkçe’ye uyarlanmıştır. 174 üniversite öğrencisinden elde edilen veriler üzerinde geçerlik ve güvenirlik analizleri yapılmıştır. Ölçeğin geçerliğini sınamak amacıyla açımlayıcı faktör analizi (AFA) ve doğrulayıcı faktör analizi (DFA) uygulanmıştır. AFA sonucunda ölçeğin orijinalinden farklı olarak 3 faktörlü bir yapıda olduğu belirlenmiştir. Programlama yeterliği, programlama becerisi ve öz-düzenleme olarak faktörler toplam varyansın %68.853’ünü açıklamaktadır. DFA sonucunda ortaya çıkan uyum iyiliği indekslerinin kabul edilebilir düzeyde olduğu görülmüştür. Ölçeğin güvenirliğini belirlemek amacıyla güvenirlik katsayısı ve madde toplam korelasyonları hesaplanmıştır. 16 maddelik ölçeğin Cronbach Alpha güvenirlik katsayısı .936 olarak bulunmuştur. Madde toplam korelasyonları ise .430 ile .771 arasında değişmektedir. Öğrencilerin ölçekten aldığı puanlar doğrultusunda programlamaya yönelik öz-yeterlik algılarının yüksek düzeyde olduğu belirlenmiştir. Cinsiyet bakımından öz-düzenleme, programlama becerileri ve programlama yeterlikleri arasında anlamlı fark bulunamamıştır. Öğrencilerin programlama deneyimi arttıkça öz-yeterlik algıları da artış göstermektedir. Araştırma kapsamında uyarlanan BPÖY ölçeğinin Türk öğrencilerin bilgisayar programlamaya yönelik öz-yeterlik algılarının bilgi-işlemsel düşünme becerileri temele alınarak incelenmesi bakımından fayda sağlayacağı düşünülmektedir.

Keywords

bilgisayar programlama, bilgi-işlemsel düşünme, öz-yeterlik, bilgisayar programlama öz-yeterlik ölçeği, ölçek uyarlama

Computer programming self-efficacy scale for computer literacy education: Turkish validity and reliability study

Abstract

In this study, the computer programming self-efficacy scale (CPSES) developed by Tsai, Wang, and Hsu (2019) adopted into Turkish. Validity and reliability analyses conducted on the data obtained from 174 university students. To test the validity of the scale, exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) were applied. As a result of the EFA, the scale found to have 3 factors that differ from the original scale. The factors titled programming competence, programming skills, and self-regulation explains 68.853% of the total variance. The goodness of fit indices of the CFA found acceptable. In order to determine the reliability of the scale, reliability coefficient and item-total correlations calculated. The Cronbach’s alpha reliability coefficient of the scale consist of 16 items found .936. Item total correlations range from .430 to .771. According to the scores of the students, self-efficacy perceptions towards programming found higher. No significant difference found between the self-regulation, programming skills, and programming competence factors in terms of gender. As students’ programming experience increases, their self-efficacy perceptions increase. It is thought that the adopted CPSES will be beneficial for examining Turkish students’ self-efficacy perceptions about computer programming based on computational thinking skills.

Keywords

computer programming, computational thinking, self-efficacy, computer programming self-efficacy scale, cale adaptation

References

• Akbaş, G. ve Korkmaz, L. (2007). Ölçek uyarlaması (Adaptasyon). Türk Psikoloji Bülteni, 13(40), 15-16.
• Alsancak Sırakaya, D. (2019). Programlama öğretiminin bilgi işlemsel düşünme becerisine etkisi. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 23(2), 575-590.
• Altun, A. ve Kasalak, İ. (2018). Blok temelli programlamaya ilişkin öz-yeterlik algısı ölçeği geliştirme çalışması: Scratch örneği. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 8(1), 209-225.
• Altun, A. ve Mazman, S. G. (2012). Programlamaya ilişkin öz yeterlilik algısı ölçeğinin Türkçe formumun geçerlilik ve güvenirlik çalışması. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 3(2), 297-308.
• Askar, P. ve Davenport, D. (2009). An investigation of factors related to self-efficacy for Java programming among engineering students. The Turkish Online Journal of Educational Technology, 8(1), 26-32.
• Ater-Kranov, A., Bryant, R., Orr, G., Wallace, S. ve Zhang, M. (2010, Ekim). Developing a community definition and teaching modules for computational thinking: Accomplishments and challenges. 2010 ACM Conference on Information Technology Education’da sunulan bildiri, Midland, Michigan, USA. Erişim adresi: https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1867651.1867689
• Atmatzidou, S. ve Demetriadis, S. (2016). Advancing students’ computational thinking skills through educational robotics: A study on age and gender relevant differences. Robotics and Autonomous Systems, 75, 661-670.
• Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191-215.
• Bergey, B. W., Ketelhut, D. J., Liang, S., Natarajan, U. ve Karakus, M. (2015). Scientific inquiry self-efficacy and computer game self-efficacy as predictors and outcomes of middle school boys’ and girls’ performance in a science assessment in a virtual environment. Journal of Science Education and Technology, 24(5), 696-708. doi:10.1007/s10956-015-9558-4
• Berland, M. ve Lee, V. R. (2011). Collaborative strategic board games as a site for distributed computational thinking. International Journal of Game-Based Learning, 1(2), 65-81.
• Brennan, K. ve Resnick, M. (2012, Nisan). New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. Annual American Educational Research Association Meeting’de sunulan bildiri. Vancouver, BC, Canada.
• Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis: For applied research. NY: Guilford Press.
• Büyüköztürk, Ş. (2007). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (8. bs.). Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
• Cole, D. A. (1987). Utility of confirmatory factor analysis in test validation research. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 55, 1019-1031.
• Creswell, J. W. (2005). Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research (2. bs.). Upper Saddle River, N.J.: Pearson Merrill Prentice Hall.
• Çankaya, S., Durak, G. ve Yünkül, E. (2017). Education on programming with robots: Examining students’ experiences and views. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry, 8(4), 428-445. doi: 10.17569/tojqi.343218
• Çınar, M. ve Tüzün, H. (2017, Aralık). Eğitimde bilgisayımsal düşünme uygulamalarına ilişkin bir alanyazın incelemesi. 11. Uluslararası Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Sempozyumunda sunulan bildiri. İnönü Üniversitesi, Malatya, Türkiye.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
• Davidsson, K., Larzon, L. ve Ljunggren, K. (2010). Self-efficacy in programming among STS students (Teknik rapor). Computer Science Education Course of Upssala University web sayfasından erişildi: http://www.it.uu.se/edu/course/homepage/datadidaktik/ht10/reports/Self-Efficacy.pdf
• Demir, Ö. ve Seferoğlu, S. S. (2017). Yeni kavramlar, farklı kullanımlar: Bilgi-işlemsel düşünmeyle ilgili bir değerlendirme. H. F. Odabaşı, B. Akkoyunlu ve A. İşman (Ed.). Eğitim Teknolojileri Okumaları 2017 (s. 468-483) içinde. Sakarya Üniversitesi, Sakarya.
• Erkuş, A. (2007). Ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarında karşılaşılan sorunlar. Türk Psikoloji Bülteni, 13(43), 17-25.
• Fang, X. (2012). Application of the participatory method to the computer fundamentals course. Affective Computing and Intelligent Interaction, 137, 185-189.
• Field, A. P. (2000). Discovering statistics using SPSS for Windows: Advanced techniques for the beginner. London: Sage Publications.
• Garner, S. (2009, Temmuz). Learning to program from Scratch. 9th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies’da sunulan bildiri. Riga, Latvia.
• Genç, Z. ve Karakuş, S. (2011, Eylül). Tasarımla öğrenme: Eğitsel bilgisayar oyunları tasarımında Scratch kullanımı. 5. Uluslararası Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Sempozyumunda sunulan bildiri. Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye.
• Gezgin, D. M. ve Adnan, M. (2016). Makine mühendisliği ve ekonometri öğrencilerinin programlamaya ilişkin öz yeterlik algılarının incelenmesi. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 17(2), 509-525.
• Girasoli, A. J. ve Hannafin, R. D. (2008). Using asynchronous AV communication tools to increase academic self-efficacy. Computers & Education, 51, 1676-1682.
• Gomes, A. ve Mendes, A. J. (2007, Eylül). Learning to program-difficulties and solutions. International Conference on Engineering Education’da sunulan bildiri. University of Coimbra, Portugal.
• Govender, D. W. ve Basak, S. K. (2015). An investigation of factors related to selfefficacy for java programming among computer science education students. Journal of Governance and Regulation, 4(4), 612-619. doi:10.22495/jgr_v4_i4_c5_p6
• Gökoğlu, S. ve Çakıroğlu, Ü. (2019). Sanal gerçeklik temelli öğrenme ortamlarında bulunuşluk hissinin ölçülmesi: Bulunuşluk ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 9(1), 169-188.
• Hair, J., Anderson, R., Tatham, R. ve Black, W. (1998). Multivariate data analysis (5. bs.). New Jersey: Prentice Hall.
• Ho, R. (2006). Handbook of univariate and multivariate data analysis and interpretation with SPSS. Florida: Chapman & Hall/CRC.
• Hoffman, B. ve Spatariu, A. (2008). The influence of self-efficacy and metacognitive prompting on math problem-solving efficiency. Contemporary Educational Psychology, 33(4), 875-893.
• ISTE (2015). Computational thinking leadership toolkit (First Edition). Erişim adresi: https://www.iste.org/explore/articleDetail?articleid=152&category=Solutions&article=Computational-thinking-for-all
• ISTE (2016). ISTE standards for students. Erişim adresi: https://www.iste.org/standards/standards/for-students-2016
• Jöreskog, K. G. ve Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the simplis command language. Lincolnwood: Scientific Software International Inc.
• Kalaycı, Ş. (Ed.). (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri (5. bs.). Ankara: Asil Yayıncılık.
• Kalelioğlu, F., Gülbahar, Y. ve Kukul, V. (2016). A framework for computational thinking based on a systematic research review. Baltic Journal of Modern Computing, 4(3), 583-596.
• Karaçaltı, C., Korkmaz, Ö. ve Çakır, R. (2018). Öğrencilerin programlama başarılarının bilgisayarca-eleştirel düşünme ile problem çözme becerileri çerçevesinde incelenmesi. Amasya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 7(2), 343-370.
• Kazimoglu, C., Kiernan, M., Bacon, L. ve MacKinnon, L. (2012). Learning programming at the computational thinking level via digital game-play. Procedia Computer Science, 9, 522-531. doi: 10.1016/j.procs.2012.04.056
• Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling (3. bs.). New York: The GuilfordPress.
• Korkmaz, Ö. (2013). Prospective CITE teachers’ self-efficacy perceptions on programming. Procedia - Social and Behavioral Sciences 83, 639-643.
• Korkmaz, Ö. ve Altun, H. (2014). Adapting computer programming self-efficacy scale and engineering students’ self-efficacy perceptions. Participatory Educational Research, 1(1), 20-31.
• Korkmaz, Ö., Çakir, R. ve Özden, M. Y. (2017). A validity and reliability study of the Computational Thinking Scales (CTS). Computers in Human Behavior, 72, 558-569. doi: 10.1016/j.chb.2017.01.005
• Kukul, V., Gökçearslan, Ş. ve Günbatar, M. S. (2017). Computer programming self-efficacy scale (cpses) for secondary school students: Development, validation and reliability. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 7(1), 158-179.
• Leech, N. L., Barrett, K. C. ve Morgan, G.A. (2005). SPSS for intermediate statistics, use and interpretation (2. bs.). Lawrence Erlbaum Associates Inc.: Mahwah.
• Marsh, H.W., Balla, J. R. ve McDonald, R. P. (1988). Goodness-of-fit indexes in confirmatory factor analysis: The effect of sample size. Psychological Bulletin, 103, 391-410.
• Moos, D. C. ve Azevedo, R. (2009). Learning with computer-based learning environments: A literature review of computer self-efficacy. Review of Educational Research, 79(2), 576-600.
• Nilsen, H. ve Larsen, A. (2011, Aralık) Using the personalized system of instruction in an introductory programming course. NOKOBIT’de sunulan bildiri. Universitetet i Tromsø, Norveç.
• Oluk, A. ve Korkmaz, Ö. (2016). Comparing students’ scratch skills with their computational thinking skills in terms of different variables. International Journal of Modern Education and Computer Science, 11, 1-7. doi: 10.5815/ijmecs.2016.11.01.
• Oluk, A. Korkmaz, Ö. ve Oluk, H. A. (2016). Scratch’ın 5. sınıf öğrencilerinin algoritma geliştirme ve bilgi-işlemsel düşünme becerilerine etkisi. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 9(1), 54-71.
• Özmen, B. ve Altun, A. (2014). Undergraduate students’ experiences in programming: Difficulties and obstacles. Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry, 5(3), 9-27.
• Özyurt, Ö. ve Özyurt, H. (2015). A study for determining computer programming students’ attitudes towards programming and their programming self-efficacy. Journal of Theory and Practice in Education, 11(1), 51-67.
• Pedhazur, E. J. ve Schmelkin, L. P. (1991). Measurement, design, and analysis: An integrated approach. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum.
• Pillay, N. ve Jugoo, V. R. (2005). An investigation into student characteristics affecting novice programming performance. SIGCSE Bulletin 37(4), 107-110.
• Ramalingam, V., LaBelle, D. ve Wiedenbeck, S. (2004, Haziran). Self-efficacy and mental models in learning to program. Ninth Annual SIGCSE Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education’da sunulan bildiri. Leeds, United Kingdom.
• Ramalingam, V. ve Wiedenbeck, S. (1998). Development and validation of scores on a computer programming self-efficacy scale and group analyses of novice programmer self-efficacy. Journal of Educational Computing Research, 19(4), 367-381.
• Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri: Temel kavramlar ve örnek uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları, 3(6), 49-74.
• Tabachnick, B. G. ve Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Boston: Allyn & Bacon.
• Tavşancıl, E. (2010). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi (4. bs.). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Tsai, M.-J., Wang, C.-Y. ve Hsu, P.-F. (2019). Developing the computer programming self-efficacy scale (CPSES) for computer literacy education. Journal of Educational Computing Research, 56(8), 1345–1360. doi: 10.1177/0735633117746747
• Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33-35.
• Wing, J. M. (2008). Computational thinking and thinking about computing. Philosophical Transactions of The Royal Society, 366, 3717-3725. doi: 10.1098/rsta.2008.0118
• Zimmerman, B. J. ve Martinez-Pons, M. (1990). Student differences in self-regulated learning: Relating grade, sex, and giftedness to self-efficacy and strategy use. Journal of Educational Psychology, 82(1), 51-59.