Teknoloji Destekli Sınıf Ortamlarında Öğrencilerin Ders Sorumlusunun Bilgisine Yönelik Algıları Ölçeği Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Year 2018, Volume: 19 Issue: 1, 338 - 352, 31.07.2018

Güney Hacıömeroğlu , Cumali Yaşar Ahmet Kemal Ökmen

https://doi.org/10.12984/egeefd.315803

Cited By: 1

Abstract

Bu araştırmada, Shih ve Chuang (2013) tarafından geliştirilen Teknoloji
Destekli Sınıf Ortamlarında Öğrencilerin Ders Sorumlusunun Bilgisine Yönelik
Algıları Ölçeği Türkçe formunun geçerlik ve güvenirlik çalışmasının yapılması amaçlanmıştır.
286 üniversite öğrencisinden toplanan verilere Açımlayıcı ve Doğrulayıcı faktör
analizi uygulanmıştır. Elde edilen bulgular, Türkçe’ye uyarlanan ölçeğin özgün haliyle
aynı şekilde dört faktörlü bir yapı oluşturduğunu göstermiştir. Doğrulayıcı
faktör analizi, açımlayıcı faktör analizi sonucunda oluşan yapının toplanan
verilere uyum gösterdiğini ortaya koymuştur. Ölçeğin bütünü için Cronbach alfa
güvenirlik katsayısı .976 olarak hesaplanmıştır. Uyarlanan ölçeğin Türkçe formu
44 maddeden oluşmaktadır ve 5’li Likert tipindedir. Alt faktörlerin sırasıyla, teknolojik
pedagojik alan bilgisi (α=.966), konu alan bilgisi (α=.921), teknoloji bilgisi
(α=.936), öğrencilerin anlamalarına ilişkin bilgi (α=.878) olmak üzere dört
boyuttan oluştuğu belirlenmiştir. Geçerlik ve güvenirlik çalışması yapılan
uyarlana ölçeğin Türkçe formunun üniversite öğrencilerinde kullanılabilecek
geçerli ve güvenilir bir araç olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 

Keywords

Teknoloji destekli ortamlar, üniversite öğrencileri, ölçek uyarlama

References

• Anderson, J.C. & Gerbing D.W. (1984). The effect of sampling error on convergence, improper solutions, and goodness-of- fit indices for maximum likelihood confirmatory factor analysis. Psychometrika, 49, 155-173.
• Agyei, D. D., & Voogt, J. M. (2011). Exploring the potential of the will, skill, tool model in Ghana: predicting prospective and practicing teachers’ use of technology. Computers & Education, 56, 91-100.
• Abbitt, J.T.(2011). Measuring technological pedagogical content knowledge in preservice teacher education: A review of current methods and instruments. Journal of Research on Technology in Education, 43(4), 281-300.
• Baki, A., Yalçınkaya, H.A., Özpınar, İ. & Uzun, S.Ç. (2009). İlköğretim Matematik Öğretmenleri ve Öğretmen Adaylarının Öğretim Teknolojilerine Bakışlarının Karşılaştırılması. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 1(1), 67-85.
• Büyüköztürk, Ş., Akgün, Ö. E., Kahveci, Ö. & Demirel, F. (2004). Güdülenme ve öğrenme stratejileri ölçeğinin Türkçe formunun geçerlik ve güvenirlik çalışması. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 4(2), 210-239.
• Ceylan, B., Türk, M., Yaman, F. ve Kabakçı Yurdakul, I. (2014). Bilişim teknolojileri rehber öğretmen adaylarının teknolojik pedagojik içerik bilgisi yeterlikleri, bilgi ve iletişim teknolojileri kullanım aşaması ve düzeylerindeki değişimin incelenmesi. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 10(1), 171–201. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. & Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademik Yayıncılık.
• Cole, D.A. (1987). Utility of confirmatory factor analysis in test validation research. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 55, 1019-1031.
• Crocker, L. & Algina, J. (1986). Introduction to classical and modern test theory. New York: Holt, Rinehart and Winston.
• Drent, M., & Meelissen, M. (2008). Which factors obstruct or stimulate teacher educators to use ICT innovatively? Computers & Education, 51, 187-199.
• Eroğlu, A. (2009). Faktör analizi. Ş. Kalaycı (Ed.), SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri (ss.321-331). Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
• Field, A. (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2nd. edition) Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc.
• Hacıömeroğlu, G., Şahin, Ç., & Arcagök, S. (2014). Öğretmen Adaylarının Teknolojik Pedagojik Alan Bilgisini Değerlendirme Ölçeği'nin Türkçe’ye Uyarlama Çalışması. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 10(2), 297-315.
• Hu, L.T., & Bentler, P.M. (1999). Cut-off criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1-55.
• Hicks, T. (2006). Expanding the conversation: a commentary toward revision of Swenson, Rozema, Young, McGrail, and Whitin. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 6(1), 46–55.

• Kabakçı Yurdakul, I. (2011). Öğretmen adaylarının teknopedagojik eğitim yeterliliklerinin bilgi ve iletişim teknolojilerini kullanımları açısından değerlendirilmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 40, 397-408.
• Kabakci Yurdakul, I., Odabasi, H.F., Kilicer, K., Coklar, A.N., Birinci, G. ve Kurt, A.A. (2012). The development, validity and reliability of TPACK-deep: A Technological Pedagogical Content Knowledge scale, Computers & Education 58(3), 964-977.
• Karaca, F. (2015). An investigation of pre-service teachers’ technological pedagogical content knowledge based on a variety of characteristics. International Journal of Higher Education, 4(4),128–136.
• Klein, P. (1986). A handbook of test construction. London: Routledge.
• Kline, R.B. (2016), Principles and Practice of Structural Equation Modeling (8th Edition ed.). New York: The GuilfordPress.
• Kramarski, B. & Michalsky, T. (2010). Preparing preservice teachers for self- regulated learning in the context of technological pedagogical content knowledge. Learning and Instruction, 20, 434-447.

• Kutluca, T. & Ekici, G. (2010). Öğretmen adaylarının bilgisayar destekli eğitime ilişkin tutum ve öz- yeterlik algılarının incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 38, 177-188.
• Lacey, T. A., & Wright, B. (2009). Occupational employment projections to 2018. Monthly Labor Review, November, 82-109.
• Mishra, P., & Koehler, M. J. (2006). Technological pedagogical content knowledge: a new framework for teacher knowledge. Teachers College Record, 108(6), 1017-1054.
• Niess, M. L. (2005). Preparing teachers to teach science and mathematics with technology: developing a technology pedagogical content knowledge. Teaching and Teacher Education, 21(5), 509-523.

• Niess, M. L. (2008). Mathematics teachers developing technology, pedagogy and content knowledge (TPACK). In Paper presented at the Society for Information Technology and Teacher Education International Conference 2008, Las Vegas, Nevada, USA.

• Pierson, M. E. (2001). Technology integration practice as a function of pedagogical expertise. Journal of Research on Computing in Education, 33(4), 413-430.
• Schrum, L., Thompson, A., Maddux, C., Sprague, D., Bull, G., & Bell, L. (2007). Editorial: research on the effectiveness of technology in schools: the roles of pedagogy and content. Contemporary Issues in Technology and Teacher Education, 7(1), 456–460.

• Shih C-L. & Chuang, H-H. (2013). The development and validation of an instrument for assessing college students’ perceptions of faculty knowledge in technology-supported class environments. Computers & Education, 63, 109-118.
• Sungur, O. (2009). Korelasyon Analizi. Ş. Kalaycı (Ed.), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (ss.321-331). Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
• Sümer, N. (2000). Yapısal Eşitlik Modelleri: Temel Kavramlar ve Örnek Uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları, 3(6), 49-74.
• Tavşancıl, E. (2005). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Timur B. & Taşar, M.F. (2011). Teknolojik Pedagojik Alan Bilgisi Öz Güven Ölçeğinin (TPABÖGÖ) Türkçeye Uyarlanması. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10, 839-856.
• Ünsal, H. (2004). Web Destekli Eğitim, Elektronik Öğrenme ve Web Destekli Öğretim Programlarındaki Çeşitli Ders Modelleri. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 2(3), 375-388. Yılmaz, V. & Çelik, E. (2009). Lisrel ile Yapısal Eşitlik Modellemesi-I: Temel Kavramlar, Uygulamalar, Programlama. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.