Being Digital Native, Digital Immigrant and Digital Hybrid in Terms of Teaching Profession

Abstract

The present study aimed to investigate to what extent the preservice and inservice teachers have the characteristics of digital natives, digital immigrants and digital hybrids. The study also examined these characteristics in terms of variables like data of birth, gender and being a preservice or inservice teacher. The study was conducted on 263 inservice teachers from different subject fields working in the province of Elazığ and 289 preservice teachers attending to different departments of educational faculty of Fırat University during 2012-2013 academic year. In this study, which was conducted in accordance with descriptive and associational survey designs, the data were collected using “Digital Native, Digital Immigrant, and Digital Hybrid Teacher Scale” originally developed by the researchers. Obtained data were analysed using frequencies, percentages, one-way ANOVA and Chi-square tests. The analysis revealed that, according to the scores obtained from the factor Arrangement of Learning Settings, 102 (18,5%) of the participants fell into the category of Digital Immigrants (DI), 297 (53,8%) fell into the category of Digital Hybrid (DH) and 153 (27,7%) fell into the category of Digital Natives (DN). According to their preferences regarding Communication with Parents and Children, 358 (64,9%) of the participants fell into the category of Digital Immigrants (DI), 154 (27,9%) fell into the category of Digital Hybrid (DH) and only 40 (7,2%) fell into the category of Digital Native (DN). For the last factor, in terms of their Personal and Professional Development preferences, 224 (40,6%) of the participants fell into the category of Digital Immigrant (DI), 258 (46,7%) fell into the category of Digital Hybrid (DH) and only 70 (12,7%) of them fell into the category of Digital Natives (DN). Also findings and discussions were presented regarding the participants’ preferences in relation to their gender, age, and being a pre- or in-service teacher.

Keywords

• Digital native,digital hybrid,digital immigrant,teaching profession

ÖĞRETMENLİK MESLEĞİ BAĞLAMINDA DİJİTAL YERLİLİK, DİJİTAL GÖÇMENLİK VE DİJİTAL MELEZLİK

Abstract

Bu araştırmada, öğretmen ve öğretmen adaylarının dijital yerlilik, dijital göçmenlik ve dijital melezlik özelliklerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca bu özellikler doğum tarihi, cinsiyet ve öğretmen ya da öğretmen adayı olma değişkenleri açısından incelenmiştir. Araştırma Elazığ il merkezinde 2012-2013 öğretim yılında görev yapan çeşitli branşlara mensup 263 öğretmen ve Fırat Üniversitesi Eğitim Fakültesinde öğrenim gören 289 öğretmen adayı ile yürütülmüştür. Betimsel ve ilişkisel tarama desenlerine göre yürütülen araştırmada veriler, araştırmacılar tarafından geliştirilen “Dijital Yerli, Dijital Göçmen ve Dijital Melez Öğretmen Ölçeği” ile toplanmıştır. Verilerin analizinde frekans, yüzde, tek yönlü ANOVA ve Ki-Kare tekniklerden yararlanılmıştır. Araştırma sonucunda, araştırmaya katılan 552 öğretmen ve öğretmen adayından 102’sinin (%18,5) Öğrenme Ortamlarını Düzenleme boyutundan aldıkları puanlar açısından Dijital Göçmen (DG), 297’sinin (%53,8) Dijital Melez (DM) ve 153’ünün de (%27,7) Dijital Yerli (DY) kategorisine girdiği anlaşılmıştır. Veli ve Öğrenciyle İletişim kurma tercihleri açısından katılımcıların 358’si (%64,9) Dijital Göçmen (DG), 154’ü (%27,9) Dijital Melez (DM) ve sadece 40’ı (%7,2) Dijital Yerli (DY) kategorisine girmektedir. Son olarak Kişisel ve Mesleki Gelişim tercihleri açısından katılımcıların 224’ü (%40,6) Dijital Göçmen (DG), 258’i (%46,7) Dijital Melez (DM) ve sadece 70’i (%12,7) Dijital Yerli (DY) kategorisine girmektedir. Çalışmada ayrıca görev türü, cinsiyet ve yaş değişkenlerine ilişkin bulgular sunularak sonuçlar tartışılmıştır.

Keywords

• Dijital yerlilik,dijital melezlik,dijital göçmenlik,öğretmenlik mesleği

References

1. Arkün, S., ve Aşkar, P. (2010). Yapılandırmacı öğrenme ortamlarını değerlendirme ölçeğinin geliştirilmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 39, 32-43.
2. Atav, E., Akkoyunlu, B., & Sağlam, N. (2006). Öğretmen adaylarının internete erişim olanakları ve kullanım amaçları. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 30, 37- 44.
3. Baktır, Z. (2012) Yerel Yazılımlar: Sosyal Medya, Mobil Uygulamalar & Oyun. M.Tiyakioğlu (Ed.) SDE Analiz: Türkiye’de yazılım Sektörü (ss.34-38). Stratejik Düşünce Enstitüsü.
4. Bilgiç, H. G., Duman, D., & Seferoğlu, S. S. (2011). Dijital yerlilerin özellikleri ve çevrim içi ortamların tasarlanmasındaki etkileri. Akademik Bilişim’11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı, 2-4 Şubat, 2011, İnönü Üniversitesi, Malatya.
5. Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. New York&London: Guilford Press.
6. Cheon, J., Lee, S., Crooks, S. M. & Song, J. (2012). An investigation of mobile learning readiness in higher education based on the theory of planned behavior. Computers & Education, 59, 1054–1064.
7. Corbeil, J. R. & Valdes-Corbeil, M. E. (2007). Are you ready for mobile learning? Educause Quarterly, 30(2), 51–58.
8. Çetin, M., & Özgiden, H. (2013). Dijital kültür sürecinde dijital yerliler ve dijital göçmenlerin Twitter kullanım davranışları üzerine bir araştırma. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 2(1), 173-189.

9. Çilingirtürk, A. M. (2011). İstatistiksel karar almada veri analizi. Ankara: Seçkin Yayınevi.
10. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: Spss ve Lisrel uygulamaları. Ankara: PegemA Akademi.
11. Çukurbaşı, B. ve İşman, A. (2014). Öğretmen Adaylarının Dijital Yerli Özelliklerinin İncelenmesi: Bartın Üniversitesi, Bartın Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 3(1), 28-54.
12. Erdoğan Tuğran, F. (2016). Dijital Yerlilerin Siber-Uzamda Çoklu Kimlik Kullanımı ve Oyun Oynama Pratikleri. Middle Black Sea Journal of Communication Studies, 1(1).
13. Ersöz, Y. & Şad, S.N. (2015, 13-15 May). Facebook as a Peer Assessment Tool: Does it
14. Work in Visual Art Education. Paper presented at International Congress on Education for the Future: Issues and Challenges (ICEFIC 2015), Ankara University, Turkey.
15. Çavuş, N. ve İbrahim, D. (2009). M-learning: an experiment in using SMS to support learning new English language words. British Journal of Educational Technology, 40(1), 78–91.
16. Kakırman Yıldız, A. (2012). Dijital yerliler gerçekten yerli mi yoksa dijital melez mi? The Journal of Academic Social Science Studies, 5(7), 819-833.
17. Karabulut, B. (2015). Bilgi toplumu çağında dijital yerliler, göçmenler ve melezler. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21, 11-23.
18. Kline, R.B. (2011) Principles and Practice of Structural Equation Modeling (3rd edition). New York : The guilford press.
19. Şad, S. N., & Göktaş, Ö. (2014). Preservice teachers' perceptions about using mobile phones and laptops in education as mobile learning tools. British Journal of Educational Technology, 45(4), 606-618.
20. Şad, S.N., Göktaş, Ö., & Ebner, M. (2016). Prospective Teachers—Are They Already Mobile? In Alejandro Peña-Ayala (Editor) Mobile, Ubiquitous, and Pervasive Learning Fundaments, Applications, and Trends (pp. 139-166). Switzerland: Springer.
21. Şad, S. N., & Nalçacı, Ö. İ. (2015). Öğretmen adaylarının eğitimde bilgi ve iletişim teknolojilerini kullanmaya ilişkin yeterlilik algıları. Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 11(1), 177-19
22. Pallant, J. (2007). SPSS survival manual: A step-by-step guide to data analysis using SPSS version 15. Nova Iorque: McGraw Hill.
23. Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On the Horizon, 9(5).
24. Tonta, Y. (2009). Dijital Yerliler, Sosyal Ağlar ve Kütüphanelerin Geleceği. Türk Kütüphaneciliği, 23(4), 742-768.
25. Yokuş, G. (2016). Eğitim Fakültesi Öğrencilerinin Mobil Öğrenmeye İlişkin Görüşlerinin İncelenmesi ve Eğitim Bilimleri Alanına Yönelik Mobil Uygulama Geliştirme Çalışması: Mobil Akademi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Mersin Üniversitesi, Mersin
26. Zur, O.& Zur, A. (2012). On Digital Immigrants and Digital Natives: How the Digital Divide Affects Families, Educational Institutions, and the Workplace. Zur Institute - Online Publication. Retrieved on April 30, 2012 from http://www.zurinstitute.com/digital_divide.html