Programlamaya Yönelik Tutum Ölçeği Geliştirme Çalışması

Year 2018, Volume: 19 Issue: 2, 559 - 574, 29.12.2018

Gönül Altay , Tarık Kışla

https://doi.org/10.12984/egeefd.485392

Cited By: 2

Abstract

Bu çalışmanın amacı, lise öğrencilerinin programlamaya karşı tutumlarını
ölçebilecek geçerli ve güvenilir bir tutum ölçeği geliştirmektir. Araştırmanın
örneklemini farklı il ve ilçelerdeki 12 okulda öğrenim gören 214 lise öğrencisi
oluşturmaktadır. Alanyazın taraması sonrası hazırlanan 64 maddelik 5’ li Likert
tipi ölçeğin kapsam geçerliliğinin tespiti için ilgili alanlarda dört uzman
tarafından incelenmiştir. Uzman görüşlerinden sonra 21 madde olarak uygulanan
deneme formundan yapılan açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri sonucunda
7 madde atılarak 14 maddeden oluşan 3 faktörlü bir ölçek geliştirilmiştir.
Faktör isimleri sırasıyla “Programlamaya yönelik istek”, “Programlamanın
yararına yönelik inanç”, “Programlamaya yönelik ilgi” şeklindedir. Ölçeğin
Cronbach Alfa güvenirlik katsayısı sırasıyla 0,89, ölçeğin toplam varyans
değeri ise %65.71 olarak hesaplanmıştır. Hesaplanan bu istatistiksel veriler
doğrultusunda geliştirilen ölçeğin geçerli ve güvenilir olduğu görülmüştür.

Keywords

Programlamaya yönelik tutum, ölçek geliştirme, geçerlik, güvenirlik

References

• Akande, S. O. (2009). Knowledge, Perception, and Attitudes of Library Personnel towards Preservation of Information Resources in Nigerian Federal University Libraries. Library Philosophy and Practice (e-journal), 303.
• Akpınar, Y. ve Altun, Y. (2014). Bilgi Toplumu Okullarında Programlama Eğitimi Gereksinimi. İlköğretim Online, 13(1), 14.
• Altman, D.G. 1991. Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
• Alpar, R. (2010), Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinde Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik-Güvenirlik, Birinci Baskı, Ankara: Detay Yayıncılık
• Anastasiadou, S. D., & Karakos, A. S. (2011). The beliefs of electrical and computer engineering students’ regarding computer programming. The International Journal of Technology, Knowledge and Society, 7(1), 37-51.
• Anderson, L. W. (1988). Attitude and their Measurement (Çıkrıkcı, N., Çeviri). Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 24(1): 241-250.
• Arabacıoğlu, T., Bülbül, H. İ., ve Filiz, A. (2007). Bilgisayar programlama öğretiminde yeni bir yaklaşım. Akademik bilişim.
• Bartholomew, D. J. (1995). Spearman and the origin and development of factor analysis. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 48(2), 211-220.
• Bennedsen, J., & Caspersen, M. E. (2008). Optimists have more fun, but do they learn better? On the influence of emotional and social factors on learning introductory computer science. Computer Science Education, 18(1), 1-16.
• Büyüköztürk, Ş. (2008). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. (9. Baskı). Ankara: Pegem A Yayınları.
• Byrne, B. M. (1994). Structural equation modeling with EQS and EQS/Windows: Basic concepts, applications, and programming. Sage: Thousand Oaks, CA,
• Campbell, D. T. & Fiske, D. W. (1959) Convergent and discriminant validation by the multitraitmultimethod matrix. Psychological Bulletin, 56, 81-105.
• Cetin, I., ve Ozden, M. Y. (2015). Development of computer programming attitude scale for university students. Computer Applications in Engineering Education, 23(5), 667-672.
• Demir, Ö., ve Yurdugül, H. (2014). Ortaokul ve lise öğrencileri için bilgisayara yönelik tutum ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması. Eğitim ve Bilim, 39(176).
• Ersoy, H., Madran, R. O., ve Gülbahar, Y. (2011). Programlama dilleri öğretimine bir model önerisi: robot programlama. Akademik Bilişim 2011 Konferansı.
• Fesakis, G., & Serafeim, K. (2009, July). Influence of the familiarization with scratch on future teachers' opinions and attitudes about programming and ICT in education. In ACM SIGCSE Bulletin (Vol. 41, No. 3, pp. 258-262). ACM.
• Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.
• George, D., & Mallery, P. (2011). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference. 11.0 update (4th ed.). Boston: Allyn & Bacon.
• Günüç, S., Odabaşı, H.F. ve Kuzu, A., (2013). 21. Yüzyıl Öğrenci Özelliklerinin Öğretmen Adayları Tarafından Tanımlanması: Bir Twitter Uygulaması. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 9(4), 436-455.
• Hongwarittorrn, N., & Krairit, D. (2010). Effects of program visualization (Jeliot3) on students' performance and attitudes towards Java programming. [Çevrim-içi: http://www.iiis.org/CDs2010/CD2010IMC/CCCT_2010/PapersPdf/TA750PM.pdf.
• Hair, J. F., Jr., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2005). Multivariate data analysis (6th ed.). NY: Prentice Hall.
• İnceoğlu, Metin (2010). Tutum Algı İletişim. İstanbul: Beykent Üniversitesi Yayınevi.
• Kert, S.B. ve Uğraş, T. (2009). Programlama Eğitiminde Sadelik ve Eğlence: Scratch Örneği. The First International Congress of Educational Research, Çanakkale, Turkey.
• Kalelioglu, 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.
• Kay, R:H. (1993). An exploration of theoretical and practical foundations for assessing attitudes toward computers: The computer attitude measure (CAM), Comput Hum Behav 9, 371–386.
• Kline, R. B. (2011). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (3rd Edition). New York: The Guilford Press.
• Korkmaz, Ö., ve Altun, H. (2014). A validity and reliability study of the Attitude Scale of Computer Programming Learning (ASCOPL). Mevlana International Journal of Education, 4(1).
• Landis, J. & Koch, G. 1977. “The measurement of observer agreement for categorical data”. Biometrics, 33, 159–74.
• Lye, S. Y., & Koh, J. H. L., 2014, Review on teaching and learning of computational thinking through programming: What is next for K-12? Computers in Human Behavior, Vol. 41, pp. 51-61.
• Nunnally, J. C. & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd Edition). New York: McGraw-Hill.
• Sak, N.,ve Demirer, V. (2016). Programming education and new approaches around the world and in Turkey.
• Saygıner, Ş., ve Tüzün, H. (2017). Programlama Eğitiminde Yaşanan Zorluklar Ve Çözüm Önerileri.
• Sayın, Z., ve Seferoğlu, S. S. (2016). Yeni bir 21. yüzyıl becerisi olarak kodlama eğitimi ve kodlamanın eğitim politikalarına etkisi. Akademik Bilişim Konferansı, 3-5.
• Schermelleh-Engel, K. & Moosbrugger, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Test of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23-74.
• Şimşek, N. (2002). BİG 16 öğrenme biçemleri envanteri. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 1(1), 33-47.
• Spearman, C. (1904). General intelligence, objectively determined and measured. American Journal of Psychology, 15, 201-293.
• Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2001). Using multivariate analysis.
• Tavşancil, E. (2002). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Nobel Yayıncılık, Ankara.
• Özyurt, H., ve Özyurt, Ö. (2015). A Study For Determining Computer Programming Students' Attitudes Towards Programming And Their Programming Self-Efficacy.
• Ülgen, G. (1994). Eğitim Psikolojisi: Kavramlar, İlkeler, Yöntemler, Kuramlar ve Uygulamalar. Ankara: Bilim Yayınları.
• Veneziano L. & Hooper J. (1997). “A method for quantifying content validity of health-related questionnaires”. American Journal of Health Behavior, 21(1):67-70.
• Yurdugül, H. (2005). Ölçek geliştirme çalışmalarında kapsam geçerliği için kapsam geçerlik indekslerinin kullanılması. XIV. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi, 1, 771-774.