İngilizce Mobil Öğrenme Tutum Ölçeğinin Türkçe’ye Uyarlanması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Year 2019, Volume: 7 Issue: 1, 283 - 289, 03.02.2019

Nezih Önal , Nagihan Tanık Önal

Abstract

Bu araştırmanın
amacı, Liu (2017) tarafından geliştirilen İngilizce Mobil Öğrenme Tutum
Ölçeği’nin Türkçe’ye uyarlanmasıdır. Bu amaç doğrultusunda ölçek Türkçe’ye
çevrilerek geçerlik ve güvenirlik çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmalar,
2017-2018 eğitim öğretim bahar yarıyılında İç Anadolu Bölgesi’nde bir devlet
üniversitesinde öğrenim görmekte olan ve İngilizce mobil öğrenme deneyimine
sahip 309 lisans öğrencisinden oluşan bir çalışma grubuyla
gerçekleştirilmiştir. Ölçeğin yapı geçerliliği açımlayıcı faktör analizi ile
test edilmiş ve dört faktörlü bir yapı elde edilmiştir. Ardından doğrulayıcı
faktör analizi gerçekleştirilerek elde edilen iyi uyum değerleri ile dört
faktörlü yapı onaylanmıştır. Nihai olarak ölçeğin özgün halinde de olduğu gibi
dört faktörlü olduğu ve 21 maddeden oluştuğu belirlenmiştir. Ölçeğin tamamı
varyansın %56.5’ini açıklamaktadır. Ölçeğin güvenirliği ise Cronbach Alpha
katsayısı hesaplanarak α= .90 olarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlara göre,
Türkçe’ye uyarlanan İngilizce Mobil Öğrenme Ölçeği’nin geçerlik ve
güvenirliğinin sağlandığı ve İngilizceyi mobil öğrenmeye ilişkin tutumu ölçmek
için uygun bir ölçme aracı olduğu söylenebilir.

Keywords

Mobil Öğrenme, Tutum, İngilizce Mobil Öğrenme Tutumu, Ölçek Uyarlama

Adaptation of English Mobile Learning Attitude Scale into Turkish: Validity and Reliability Study

Abstract

The
purpose of this research is to adapt Liu’s (2017) the English Mobile Learning
Attitude Scale for Adult Learners to Turkish. These studies were conducted with
a sample of 309 undergraduate students who study at a state university in
Central Anatolia in the spring semester of 2017-2018 academic year. Exploratory
factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) were performed to
construct the validity of the scale. The results of the EFA revealed a four-factor
structure with 21 items, and the fit index obtained from the CFA result
confirms the four-factor structure of the scale. The reliability of the scale
was found to be α = .90 by calculating the Cronbach Alpha coefficient. In this
context, it can be said that the validity and reliability of the English Mobile
Learning Scale for Adult Learners adapted to Turkish language is adequate and
it is a suitable measuring tool to measure the attitude towards English mobile
learning.  

Keywords

English Mobile Learning Attitude, Mobile Learning, Scale Adaptation Attitude

References

• Can, A. (2014). SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi (2. Baskı). Ankara: Pegem A Yayıncılık.
• Chan, A., & Lee, M. (2005). An Mp3 a day keeps the worries away: Exploring the use of podcasting to address reconceptions and alleviate pre-class anxiety amongst undergraduate information technology students. Student Experience Conference, Charles Sturt University, Goog Practice in Practice.
• Ciampa, K. (2014). Learning in a mobile age: An investigation of student motivation. Journal of Computer Assisted Learning, 30(1), 82-96.
• Clark, R. C., & Mayer, R. E. (2016). E-learning and the science of instruction: Proven guidelines for consumers and designers of multimedia learning (2. Baskı). San Francisco, CA, US: Pfeiffer/John Wiley & Sons.
• Croop, F. J. (2008). Student perceptions related to mobile learning in higher education. Doctoral dissertation, Northcentral University. ProQuest Dissertations and Theses database’den indirilmiştir.
• Çelik, A. (2013). M-Öğrenme tutum ölçeği: Geçerlik ve güvenirlik analizleri. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 172-185.
• Demir, K. ve Akpınar, E. (2016). Mobil öğrenmeye yönelik tutum ölçeği geliştirme çalışması. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 6(1), 59-79.
• Fakeye, D. (2010). Students’ personal variables as correlates of academic achievement in English as a second language in Nigeria. Journal of Social Sciences, 22(3), 205–211.
• Fetaji, B., & Fetaji, M. (2010). software engineering mobile learning software solution using task based learning approach. World Academy of Science, Engineering and Technology, 54.
• Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. London: Sage Publications.
• Gardner, R. (1985). Social psychology and second language learning. The role of attitudes and motivation. London, England: Edward Arnold.
• Hsu, L. W., & Lee, S. N. (2011). Learning tourism English on mobile phones: How does it work?. Journal of Hospitality Leisure Sport & Tourism Education, 10(2), 85–94.
• Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equations modeling. New York: Guilford.
• Korkmaz, H. (2010). The effectiveness of mobile assisted language learning as a supplementary material for English Language teaching coursebooks. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Bilkent Üniversitesi, Ankara.
• Köse, U., Koç, D. ve Yücesoy, S. A. (2013). An augmented reality based mobile software to support learning experiences in computer science courses. Procedia Computer Science, 25, 370-374.
• Lan, Y., & Hsieh, C. (2009). The design of a question solving mechanism to encourage students to Participate in Learning Activities through Handheld Mobile Devices. Çin.
• Li, Q. (2008). Mobile enhanced learning application model and practice. Computer Society: International Conference on Computer Science and Software Engineering, 694-697.
• Liu, T.Y. (2017). Developing an English Mobile Learning Attitude Scale for adult learners. Journal of Educational Technology Systems, 45(3). 424–435
• Lu, M. (2008). Effectiveness of vocabulary learning via mobile phone. Journal of Computer Assisted Learning, 24(6), 515–525.
• Martin, F., & Ertzberger, J. (2013). Here and now mobile learning: An experimental study on the use of mobile technology. Computers & Education, 68, 76-85
• Mouza, C., & Barrett-Greenly, T. (2015). Bridging the app gap: An examination of a professional development initiative on mobile learning in urban schools. Computers & Education, 88, 1-14.
• Ozan, O. (2013) Bağlantıcı mobil öğrenme ortamlarında yönlendirici destek. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir.
• Raua, P.-L. P., Gaoa, Q., & Wub, L.-M. (2008). Using mobile communication technology in high school education: motivation, pressure, and learning performance. Computers & Education, 50(1), 1-22.
• Saraç, A. (2014). Yeni bir eğitim platformu olarak mobil öğrenme ortamları için uygulama geliştirmenin önemi ve öğretim teknoloğu adaylarının algıları üzerine bir araştırma. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Sarıçoban, A. ve Özturan, T. (2013). Vocabulary learning on move: An investigation of mobile assisted vocabulary learning effect over students‘ success and attitude. Ekev Akademi Dergisi, 17, 213-224.
• Sharples, M. (2000). The design of personal mobile technologies for lifelong. Computers & Education, 34, 177-193.
• Sung, E., & Mayer, R. E. (2013). Online multimedia learning with mobile devices and desktop computers: An experimental test of Clark’s methods-not-media hypothesis. Computers in Human Behavior, 29(3), 639-647.
• Sur, E. (2011). Mobil öğrenme ve web destekli öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması (Sinop Üniversitesi Gerze Meslek Yüksekokulu’nda bir uygulama). Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Ankara.
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics. Boston: Allyn and Bacon.
• Wyne, M. F. (2015). Merging mobile learning into traditional education, 2013–2016. The International Conference on E-Learning in the Workplace’te sunulmuştur. New York: Amerika Birleşik Devletleri.
• Yang, S.-H. (2012). Exploring college students’ attitudes and self-efficacy of mobile learning. Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET, 11(4), 148–154.
• Yaşlıoğlu, M. (2017). Sosyal bilimlerde faktör analizi ve geçerlilik: keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46(Özel Sayı), 74-85.