Eğitimde Metaverse Algısı (EMA) Ölçeği: Bir Ölçek Geliştirme Çalışması

Year 2025, Volume: 9 Issue: 2, 87 - 102

Mert Sağ , Nuriye Semerci , Çetin Semerci

Abstract

Bu çalışmanın amacı, öğretmenlerin metaverse teknolojisine yönelik algılarını değerlendirmek amacıyla geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirmektir. Metaverse, eğitim ortamlarında giderek daha fazla yer edinmekte olup, öğretmenlerin bu yeni teknolojiye yönelik algı, tutum ve hazırbulunuşluk düzeylerinin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Çalışma kapsamında, ölçek geliştirme süreci izlenmiş ve Eğitimde Metaverse Algısı (EMA) Ölçeği oluşturulmuştur. Ölçek geliştirme sürecinde öncelikle literatür taraması yapılmış, uzman görüşleri alınarak madde havuzu oluşturulmuş ve taslak ölçek hazırlanmıştır. Gönüllü katılım esasına dayalı olarak 608 öğretmenden veri toplanmış, örneklem iki gruba ayrılarak 200 kişi ile Açıklayıcı Faktör Analizi (AFA) ve 408 kişi ile Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) uygulanmıştır. AFA sonuçları, ölçeğin “Algılanan Fayda”, “Algılanan Zarar”, “Hazır Bulunuşluk” ve “Gelecek Algısı” olmak üzere dört temel boyuttan oluştuğunu ortaya koymuştur. DFA sonuçlarına göre ölçek uyum indeksleri (χ²/sd=3.0, RMSEA=0.07, CFI=0.95, NFI=0.93) kabul edilebilir düzeyde bulunmuştur. Ölçeğin iç tutarlılık katsayısı (Cronbach Alfa) tüm faktörler için 0.93 ve üzeri olup, ölçeğin yüksek düzeyde güvenilir olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, EMA Ölçeği öğretmenlerin metaverse teknolojisine yönelik algılarını ölçmek için güvenilir ve geçerli bir araç olarak değerlendirilmiştir.

Keywords

Metaverse , eğitim teknolojileri , metaverse ve eğitim

Ethical Statement

Yazarlar, yayın etiği ilkelerine uyduğunu beyan eder. Bu çalışma için Bartın Üniversitesi Araştırma ve Yayın Etiği Kurulu tarafından 2024-SBB-0197 belge numarası ile onay alınmıştır.

Educational Metaverse Perception (EMA) Scale: A Scale Development Study

Abstract

This study aims to develop a valid and reliable scale to assess teachers' perceptions of metaverse technology. Metaverse is increasingly crucial in education, and it is essential to determine teachers' perceptions, attitudes, and readiness towards this new technology. The scale development process was followed as part of the study, and the Educational Metaverse Perception (EMA) Scale was created. A literature review was conducted as part of the scale development process, an item pool was created based on expert opinions, and a draft scale was developed. Data was collected from 608 teachers based on voluntary participation. The sample was divided into two groups, and an exploratory factor analysis (EFA) was conducted with 200 participants and a confirmatory factor analysis (CFA) with 408 participants. The results of the EFA showed that the scale consists of four main dimensions: “Perceived benefits”, “Perceived harm”, “Readiness”, and “Perception of the future”. According to the confirmatory factor analysis (CFA) results, the fit indices of the scale (χ²/sd=3.0, RMSEA=0.07, CFI=0.95, NFI=0.93) were found to be acceptable. The scale's internal consistency coefficient (Cronbach's alpha) was 0.93 and above for all factors, indicating that the scale is highly reliable. The EMA scale thus proved to be a reliable and valid instrument for measuring teachers' perceptions of metaverse technologies.

Keywords

metaverse , metaverse in education , teacher perception , scale development

Ethical Statement

Yazarlar, yayın etiği ilkelerine uyduğunu beyan eder. Bu çalışma için Bartın Üniversitesi Araştırma ve Yayın Etiği Kurulu tarafından 2024-SBB-0197 belge numarası ile onay alınmıştır.

References

• Al-Rahmi, A. M., Al-Rahmi, W. M., Alturki, O., Aldraiweesh, A., Almutairy, S., & El-Advan, A. S. (2022). University students ' acceptance of mobile technologies and M-learning: An empirical investigation in higher education. Educ Inf Technol 27, 7805–7826.
• Avinç, E. (2023). Ortaokul Öğrencilerine Yönelik Metaverse Korku Ölçeği’nin psikometrik özelliklerinin klasik test kuramı ve madde tepki kuramına göre incelenmesi. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi.
• Ball, M. (2021 Kasım 5). Framework for the metaverse. https://www.matthewball.vc/all/forwardtothemetaverseprimer
• Bayram, N. (2010). Yapısal eşitlik modellemesine giriş: Amos uygulamaları. Ezgi Kitabevi.
• Bayraktar, M., D. (2012). Teknolojik yeniliğin benimsenmesinde sosyal sistem özelliklerinin etkileri; e-okul uygulamasının incelenmesi. HAYEF Journal of Education, 9 (1), 86-100.
• Bentler, P. M., & Bonett, D. G. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological bulletin, 88(3), 588-606.
• Betts, K., Delaney, B., Galoyan, T., & Lynch, W. (2020). Historical review of distance and online education from the 1700s to 2021 in the United States: Instructional design and pivotal pedagogy in higher education. Journal of Online Learning Research and Practice, (8)1, 3-55.
• Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. The Guilford Press.
• Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. Sage Focus Editions, 154, 136-136.
• Butt, A. L., Kardong-Edgren, S., & Ellertson, A. (2018). Using game-based virtual reality with haptics for skill acquisition. Clinical Simulation in Nursing, 16, 25-32.
• Büyüköztürk, Ş. (2002). Veri analizi el kitabı. Pegem Akademi.
• Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2009). Bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Akademi.
• Byrne, B. M. (2005). Factor analytic models: Viewing the structure of an assessment instrument
• from three perspectives. Journal of Personality Assessment, 85(1), 17-32.
• Caulfield, B. (2021, Kasım 15). What is the Metaverse? NVIDIA Blog. https://blogs.nvidia.com/blog/2021/08/10/what-is-the-metaverse/
• Can, E. (2013). Türkiye'de Uzaktan Eğitim Uygulamalarının Analizi. Türkiye'De E-Öğrenme: Gelişmeler Ve Uygulamalar IV, 193–206.
• Civelek, M. E. (2018). Yapısal eşitlik modellemesi metodolojisi. Beta Yayınları.
• Chen, Z. (2021). Influence of working from home during the COVID-19 crisis and HR practitioner response. Frontiers in Psychology, 12, Article 4177.
• Chen, Z. (2022a). Artificial intelligence–virtual trainer: Innovative didactics aimed at personalized training needs. Journal of the Knowledge Economy, 1–19.
• Chen, Z. (2022b). Exploring the application scenarios and issues facing metaverse technology in education. Interactive Learning Environments 1–13
• Collins, B. (2021, December 15). The metaverse: How to build a massive virtual world. Forbes. https://www.forbes.com/sites/barrycollins/2021/09/25/the-metaverse-how-to-build-amassive-virtual-world
• Çengel, M., & Yıldız, E. P. (2022). Teachers’ attitude scale towards metaverse use: A scale development study. Education Quarterly Reviews, 5(4), 520–531.
• Çeliböven, B. (2022). Metaverse’te çalışmaya hazır mısınız? Popüler Yönetim Dergisi, 98, 3–12.
• DeVellis, R. F. (2022). Ölçek geliştirme: Kuram ve uygulamalar (T. Totan, Çev. Edt.). Nobel Yayıncılık.
• Di Pietro, R., & Cresci, S. (2021). Metaverse: Security and privacy issues. In 2021, the Third IEEE International Conference on Trust, Privacy and Security in Intelligent Systems and Applications (TPS-ISA), .281–288.
• Erol, A., Yurdakal, İ. H., & Tekin Karagöz, C. (2023). Metaverse/meta-education belief scale. Malaysian Online Journal of Educational Technology, 11(2), 94–107.
• Eschenbrenner, B., Nah, F. F. H., & Siau, K. (2008). 3D virtual worlds in education: Applications, benefits, issues, and opportunities. Journal of Database Management (JDM), 19(4), 91¬110.
• Fokides, E. (2023). Development and testing of a scale for examining factors affecting the learning experience in the metaverse. Computers & Education: X Reality, 2, Article 100025.
• Garcia, C. F. (2011). El uso de metaversos en el mundo educativo: Gestionando conocimiento en Second Life. Revista de Docencia Universitaria, 8(2), 47–159.
• Gürbüz, S., & Şahin, F. (2018). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri: Felsefe – yöntem – analiz. Seçkin Yayıncılık.
• Gürbüz, S. (2024). Amos ile yapısal eşitlik modellemesi: Temel ilkeler ve uygulamalı analizler. Seçkin Yayıncılık.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2018). Multivariate data analysis. Cengage Learning.
• Hsiao, K.-L., Chen, M.-Y., & Liao, Y.-R. (2025). Development and evaluation of a metaverse competency scale for university students. Education and Information Technologies. Education and Information Technologies. 1-26 https://doi.org/10.1007/s10639-025-13520-w
• Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55.
• Hüseyin, E., & Kocasaraç, H. (2022). Uzaktan eğitimin dünyadaki tarihsel gelişiminin incelenmesi. Uluslararası Eğitim ve Araştırma Dergisi (UEAD), 8(3), 191–213.
• Hwang, G.-J., & Chien, S.-Y. (2022). Definition, roles, and potential research issues of the metaverse in education: An artificial intelligence perspective. Computers and Education: Artificial Intelligence.
• İlhan, M., & Çetin, B. (2014). Comparing the analysis results of the structural equation models (SEM) conducted using LISREL and AMOS. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, 5(2), 26–42.
• Jarmon, L., Traphagan, T., Mayrath, M., & Trivedi, A. (2009). Virtual world teaching, experiential learning, and assessment: An interdisciplinary communication course in Second Life. Computers & Education, 53(1), 169-182.
• Jeon, J., & Jung, S. K. (2021). Exploring the educational applicability of Metaverse-based platforms. Kore Bilgi Eğitimi Derneği: Konferans Bildirileri, 361-368
• Jöreskog, K., & Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the sımplıs command language. Chicago, IL: Scientific Software International Inc.
• Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39(1), 31–36.
• Karasar, N. (1995). Bilimsel araştırma yöntemi. Alkım Yayınevi.
• Kaptan, S. (1998). Bilimsel araştırma ve istatistik teknikleri. Tekışık Web Ofset.
• Kim, J. (2021). Advertising in the metaverse: Research agenda. Journal of Interactive Advertising, 21(3), 141–144.
• Kirbas, Ö., & Doğan, F. (2023). Modeling, development, and validation of the Metaverse Attitude Scale. International Journal of Technology in Education, 6(2), 155–186.
• Ko, S. Y., Chung, H. K., Kim, J. I., & Shin, Y. (2021). A study on the typology and advancement of cultural leisure-based metaverse. KIPS Transactions on Software and Data Engineering, 10(8), 331–338.
• Kuş, O. (2021). Metaverse: ‘Dijital Büyük Patlamada’ fırsatlar ve endişelere yönelik algılar. Intermedia International E-Journal, 8(15), 245–266.
• Kye, B., Han, N., Kim, E., Park, Y., ve Jo, S. (2021). Educational applications of Metaverse: possibilities and limitations. Journal of Educational Evaluation for Health Professions, 18(1), 32.
• Lawshe, C. H. (1975). A quantitative approach to content validity. Personnel Psychology, 28(4), 563–575.
• Lee, B. K. (2021). The metaverse world and our future. Review of Korea Contents Association, 19(1), 13–17.
• López-Belmonte, J., Pozo-Sánchez, S., Lampropoulos, G., & Moreno-Guerrero, A. J. (2022). Design and validate a questionnaire to evaluate educational experiences in the metaverse in Spanish students (METAEDU). Education and Information Technologies, 28, 2089–2112.
• Li, K. C. (2018). The evolution of open learning: A review of the transition from pre-e-learning to the era of e-learning. Open Learning: The Journal of Open, Distance and e-Learning, 33(2), 112–122.
• Li, M., & Yu, Z. (2023). A systematic review of the metaverse-based blended English learning. Frontiers in Psychology, 13, Article 1087508.
• Lin, H., Wan, S., Gan, W., Chen, J., & Chao, H.-C. (2022). Metaverse in education: Vision, opportunities, and challenges. In the 2022 IEEE International Conference on Big Data. 2857-2866. 10.48550/arXiv.2211.14951.
• MacCallum, K., & Parsons, D. (2019). Teacher perspectives on mobile augmented reality: The potential of Metaverse for learning. Proceedings of the World Conference on Mobile and Contextual Learning. 21–28
• Marsh, H.W., Hau, K.T., Artelt, C., Baumert, J., & Peschar, J.L. (2006). OECD’s brief self-report measure of educational psychology’s most useful affective constructs: Cross-cultural, psychometric comparisons across 25 countries. International Journal of Testing, 6(4), 311-360
• MetaverseApp. (2021 Kasım 25). Sanal evren. https://medium.com/metaverseapp/tagged/education
• Mingione, M., Mattia, G., Materia, M., & Pedeliento, G. (2024). The metaverse experience: A scale development study. Journal of Consumer Behaviour, 23(6), 3061–3081.
• Mishra, L., Gupta, T., & Shree, A. (2020). Online teaching-learning in higher education during the lockdown period of the COVID-19 pandemic. International Journal of Educational Research Open, 1, 100012. https://doi.org/10.1016/j.ijedro.2020.100012
• Mystakidis, S. (2022). Metaverse. Encyclopedia, 2(1), 486-497
• Muthmainnah, Alyakin, A., & Mahbubıbnaseraj, P.(2023). Impact of Metaverse Technology on Student Engagement and Academic Performance: The Mediating Role of Learning Motivation. (2023). International Journal of Computations, Information and Manufacturing (IJCIM), 3(1), 10-18.
• Niaz, S., Memon, S., & Khokhar, S. (2021). Development of e-learning: a historical review with a global perspective. International Journal of Distance Education and E-Learning (IJDEEL) 49. 135-148.
• Pradana, M. ve Elisa, HP (2023). Metaverse in education: A systematic literature review. Medıa & Communıcatıon Studıes, 9, 2252656.
• Ren, J., Tan, Y.H., & Guo, J. (2025). Scientific mapping of research on the metaverse in education. International Journal of Technology in Education (IJTE), 8(1), 1-21.
• Saphira, H., Binar, K., Hariyono, E., & Marianus, M. (2024). Metaverse: A Paradigm Shift in STEM Education for Science Learning Beyond the Review. E3S Web of Conferences. 482, 04004
• Seok, W. H. (2021). Analysis of the metaverse business model and ecosystem. Electronics and Telecommunications Trends, 36(4), 81–91.
• Semerci, N., Sağ, M., & Özçelik, C. (2024). The examination of teachers' views on metaverse-based education. Journal of Interdisciplinary Studies in Education, (13)1, 30-54
• Stephenson, N. (1992). Snow Crash. Bantam Books.
• Slater, M., Gonzalez-Liencres, C., Haggard, P., Vinkers, C., Gregory-Clarke, R., Jelley, S., & Silver, J. (2020). The ethics of realism in virtual and augmented reality. Frontiers in Virtual Reality, 1, 1
• Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri: Temel kavramlar ve örnek uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları, 3(6), 49–74.
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using Multivariate Statistics. Pearson.
• Tanaka, J. S., & Huba, G. J. (1985). A Fit Index for Covariance Structure Models under Arbitrary GLS Estimation. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 38, 197-201
• Tezcan, C. (2008). Yapısal eşitlik modelleri. (Yüksek lisans tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
• Tosuntaş, Ş. B., ve Çubukçu, Z. (2019). Yeniliklerin yayılması teorisi bağlamında öğretmen adaylarının bulut teknolojisi kullanımlarını etkileyen faktörler. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20, 957-976.
• Toplu, M., & Gökçearslan, Ş. (2012). E-öğrenmenin gelişimi ve internetin eğitim sürecine yansımaları: Gazi Üniversitesi örneği. Türk Kütüphaneciliği, 26(3), 501–535.
• Yaşlıoğlu, M. M. (2017). Sosyal bilimlerde faktör analizi ve geçerlilik: Keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46, 74–85.
• Yıldırım, T. Ö., & Karaman, M. (2024). Development and validation of the metaverse perception scale for nursing students. Nurse Education in Practice, 79, 104061.