Okul Öncesi ve Sınıf Öğretmeni Adaylarının Müzik Eğitiminde Teknoloji Kullanımına Yönelik Tutumları

Abstract

Problem Durumu: Türkiye’de okul öncesi ve ilkokul yıllarında müzik eğitimi, okul öncesi ve sınıf öğretmenleri tarafından gerçekleştirilmektedir. Bu dönem müzik eğitimi, çocuğa müziksel becerileri kazandırması ile birlikte çocuğun entelektüel, sosyal ve kişisel gelişimi açılarından da kritik bir öneme sahiptir. Fakat okul öncesi ve sınıf öğretmenleri çoğu zaman kendilerini müzik öğretimi konusunda yeterli görmemekte, müziği özel yetenekler gerektiren bir alan olarak algılayarak, öğretim konusunda kaygı yaşamaktadırlar. Bu görüşlerinin oluşmasında, onların lisans döneminde aldıkları müzik eğitiminin ve geçmiş müziksel deneyimlerinin yetersizliği ile ilgili inançları önemli rol oynamaktadır. Teknoloji kullanımının yaygınlaşması, müzik eğitimi program ve uygulamalarında önemli değişikliklere neden olmuştur. Müzik eğitimi verme ve çocukların müziksel gelişimini sağlama sorumluluğuna sahip okul öncesi ve sınıf öğretmenlerinin, müzik eğitiminde yaşanan bu değişimler konusunda farkındalık ve yeterlilik sahibi olmaları gerekmektedir. Müzik eğitiminde teknolojiyi etkili kullanmak, kendilerini müzik konusunda yeterli hissetmeyen ya da müziğin özel bir yetenek alanı olduğunu düşünen öğretmen ve öğretmen adayları için müzik öğretimlerinde kendilerine olan güvenlerinin gelişmesi açılarından yararlı olabilir. Ayrıca müzik eğitiminde teknoloji kullanımı, okul öncesi ve sınıf öğretmeni ve öğretmen adaylarının müzik öğretimine yönelik motivasyonlarının artmasına da neden olabilir. Bununla birlikte, tutumların davranışı belirleyen niyetin önemli bir göstergesi olduğu göz önünde bulundurulduğunda, müzik eğitiminde teknolojiyi kullanmak için olumlu tutumlara sahip olunması gerekmektedir. Müzik eğitiminde teknoloji kullanımına yönelik olumlu tutumlara sahip okul öncesi ve sınıf öğretmeni adaylarının bu teknolojiyi müzik eğitiminde etkili bir biçimde kullanma yoluna gidecekleri, bu durumun ileride verecekleri müzik eğitimlerine olumlu katkılarının bulunacağı düşünülmektedir.

Araştırmanın Amacı: Bu çalışmada, müzik eğitiminde teknoloji kullanımına yönelik tutumu ölçen geçerli ve güvenilir bir ölçme aracının geliştirilmesi ile okul öncesi ve sınıf öğretmeni adaylarının müzik eğitiminde teknoloji kullanımına yönelik tutumlarının onların demografik değişkenleri, çalgı ve ses gibi müziksel deneyimleri ile olan ilişkilerinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır.

Araştırmanın Yöntemi: Araştırmaya Akdeniz Üniversitesi Eğitim Fakültesi Sınıf Öğretmenliği ve Okul Öncesi Öğretmenliği Anabilim Dallarında öğrenim gören 640 öğretmen adayı katılmıştır. Veriler araştırmacılar tarafından geliştirilen anket ile toplanmıştır. Bu anket, Müzik Eğitiminde Teknoloji Kullanımına Yönelik Tutum Ölçeği ile katılımcıların yaşları, cinsiyetleri ve sınıfları ile daha önce müzik aleti çalıp çalmadıkları, daha önce ses eğitimi alıp almadıkları ve teknolojiyi, seslerini veya müzik eğitiminde enstrümanları etkin bir şekilde kullanma konusundaki inançları hakkındaki soruları içermektedir. Araştırmada verilerin çözümlenmesi için IBM SPSS Statistics (25) ve IBM SPSS Amos (24) bilgisayar programları kullanılmıştır. Müzik Eğitiminde Teknoloji Kullanımına Yönelik Tutum Ölçeğinin geliştirilmesinde faktör yapısının belirlenebilmesi için Açımlayıcı faktör analizi uygulanmıştır. Ölçeğin güvenirliğinin ölçülmesinde iç tutarlılık katsayısı hesaplanmıştır. Faktör yapılarının doğrulanıp doğrulanamayacağının tespiti için revize edilen ölçek tarafından toplanan veriler üzerinde doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. Ek olarak, verilerin analizinde ANOVA, t testi, Mann-Whitney U testi ve Pearson korelasyon katsayısı kullanılmıştır.

Keywords

• Eğitim teknolojisine yönelik tutum
• müzik eğitiminde teknoloji kullanımı
• okul öncesi eğitimi
• sınıf eğitimi

Pre-School and Primary School Pre-Service Teachers’ Attitudes towards Using Technology in Music Education

Abstract

Purpose: The present study aims to develop a valid and reliable scale that measures attitude towards using technology in music education and to investigate pre-school and primary school pre-service teachers’ attitudes towards using technology in music education concerning their demographic variables and musical experiences.

Research Methods: A total of 640 students studying in pre-school and primary education departments at a public university in Turkey participated in this research (N=640). Data were collected using a questionnaire for collecting the demographic information and the musical background of the respondents in addition to Attitude towards Using Technology in Music Education Scale, which was developed by the researchers in this study.

Findings: Analyses resulted in an 8-item Attitude towards Using Technology in Music Education Scale with a Cronbach’s α of 0.931. Confirmatory factor analysis demonstrated a statistically significant model fit to the data with six indices indicating a good fit and three indicating a substantial fit. Attitude towards using technology in music education did not show any significant difference concerning gender and musical background. However, primary school pre-service teachers had a more positive attitude than those of pre-school pre-service teachers. Finally, age correlated with the attitude towards using technology in music education.

Implications for Research and Practice: Attitude towards Using Technology in Music Education Scale is a valid and reliable research instrument. Having more experience in using technology or perceiving that the future profession and instructional program at the universities necessitate the use of technology improves attitude towards using technology. Positive attitudes of pre-service teachers, who feel themselves inadequate about using their voice and instruments, and have inadequate musical experience, maybe due to their belief that they will be able to compensate for these deficiencies in music with the opportunities offered by technology.

Keywords

• attitude towards educational technology
• using technology in music education
• pre-school education
• primary education

References

1. Abbitt, J. T. (2011). An investigation of the relationship between self-efficacy beliefs about technology integration and technological pedagogical content knowledge (TPACK) among pre-service teachers. Journal of Digital Learning in Teacher Education, 27(4), 134-143. https://doi.org/10.1080/21532974.2011.10784670
2. Addessi, A. R., & Pachet, F. (2005). Experiments with a musical machine: musical style replication in 3 to 5 year old children. British Journal of Music Education, 22(1), 21-46. https://doi.org/10.1017/S0265051704005972
3. Ajzen, I. & Fishbein, M. (1980). Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior. Prentice-Hall. Upper Saddle River, NJ.
4. Albirini, A. (2006). Teachers’ attitudes toward information and communication technologies: The case of Syrian EFL teachers. Computers & Education, 47(4), 373-398. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2004.10.013
5. American Psychological Association. (2020). Nomological validity. In APA Dictionary of Psychology. https://dictionary.apa.org/nomological-validity
6. Atabek, O. & Burak, S. (2019). Muzik ogretmeni adaylarinin egitim teknolojisine yonelik ozyeterlilik ve tutumlari. Akdeniz Egitim Arastirmalari Dergisi, 13(29), 444-464. https://doi.org/10.29329/mjer.2019.210.23
7. Baris, D. A., & Ozata, E. (2009). Sinif ogretmenligi anabilim dalinda alinan muzik-muzik ogretimi derslerinin ogretmenlik uygulamalarindaki yansimalari [Reflections of music and music training classes taking at main learning branch at class teaching]. Mehmet Akif Ersoy Universitesi Egitim Fakultesi Dergisi, 18, 27-42.
8. Bagozzi, R. P. (1981). Attitudes, intentions, and behavior: A test of some key hypotheses. Journal of Personality and Social Psychology, 41(4), 607. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/0022-3514.41.4.607

9. Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. New York: Guilford Publications.
10. Burak, S. (2019). Self-efficacy of pre-school and primary school pre-service teachers in musical ability and music teaching. International Journal of Music Education, 37(2), 257-271. https://doi.org/10.1177%2F0255761419833083
11. Byrne, B. M., Shavelson, R. J., & Muthén, B. (1989). Testing for the equivalence of factor covariance and mean structures: The issue of partial measurement invariance. Psychological Bulletin, 105, 456–466. https://doi.org/10.1037/0033-2909.105.3.456
12. Byrne, C., & MacDonald, R. A. (2002). The use of information & communication technology (I&CT) in the Scottish Music Curriculum: a focus group investigation of themes and issues. Music Education Research, 4(2), 263-273. https://doi.org/10.1080/1461380022000011957
13. Cain, T. (2004). Theory, technology and the music curriculum. British Journal of Music Education, 21(2), 215-221. https://doi.org/10.1017/S0265051704005650
14. Celik, V., & Yesilyurt, E. (2013). Attitudes to technology, perceived computer self-efficacy and computer anxiety as predictors of computer supported education. Computers & Education, 60(1), 148-158. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.06.008
15. Chau, P. Y. & Hu, P. J. H. (2002). Investigating healthcare professionals’ decisions to accept telemedicine technology: an empirical test of competing theories. Information & Management, 39(4), 297-311. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(01)00098-2
16. Colley, A., & Comber, C. (2003). Age and gender differences in computer use and attitudes among secondary school students: what has changed?. Educational Research, 45(2), 155-165. https://doi.org/10.1080/0013188032000103235
17. Comber, C., Hargreaves, D. J., & Colley, A. (1993). Girls, boys and technology in music education. British Journal of Music Education, 10(2), 123-134. https://doi.org/10.1017/S0265051700001583
18. Comber, C., Colley, A., Hargreaves, D. J., & Dorn, L. (1997). The effects of age, gender and computer experience upon computer attitudes. Educational Research, 39(2), 123-133. https://doi.org/10.1080/0013188970390201
19. Crow, B. (2006). Musical creativity and the new technology, Music Education Research, (8)1, 121-130, https://doi.org/10.1080/14613800600581659
20. Davis, L. L. (1992). Instrument review: Getting the most from a panel of experts. Applied Nursing Research, 5(4), 194-197. https://doi.org/10.1016/S0897-1897(05)80008-4
21. Edison, S. W., & Geissler, G. L. (2003). Measuring attitudes towards general technology: Antecedents, hypotheses and scale development. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, 12(2), 137-156. https://doi.org/10.1057/palgrave.jt.5740104
22. Ertmer, P. A. (1999). Addressing first-and second-order barriers to change: Strategies for technology integration. Educational Technology Research and Development, 47(4), 47-61. https://doi.org/10.1007/BF02299597
23. Fishbein, M.& Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA, USA: Addison-Wesley Publishing Co.
24. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). London: Sage.
25. Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T., & Gebhardt, E. (2014). Preparing for life in a digital age: The IEA international computer and information literacy study international report. Cham: Springer International Publishing.
26. Gurer, M., Tekinarslan, E., & Gonultas, S. (2019). Development and validation of an attitude assessment scale for the use of 3D printing in education. International Journal of Education and Development using ICT, 15(1), 190-203.
27. Jennings, S. E., & Onwuegbuzie, A. J. (2001). Computer attitudes as a function of age, gender, math attitude, and developmental status. Journal of Educational Computing Research, 25(4), 367-384. https://doi.org/10.2190/WH2L-BBVB-DTPG-UG7R
28. Hallam, S. (2010). The power of music: Its impact on the intellectual, social and personal development of children and young people. International Journal of Music Education, 28, 269–289. https://doi.org/10.1177/0255761410370658
29. Haning, M. (2016). Are they ready to teach with technology? An investigation of technology instruction in music teacher education programs. Journal of Music Teacher Education, 25(3), 78-90. https://doi.org/10.1177/1057083715577696
30. Hanrahan, F., Hughes, E., Banerjee, R., Eldridge, A., & Kiefer, C. (2019). Psychological benefits of networking technologies in children’s experience of ensemble music making. International Journal of Music Education, 37(1), 59-77. https://doi.org/10.1177/0255761418796864
31. Hebert, M. & Benbasat, I. (1994). Adopting information technology in hospitals: the relationship between attitudes/expectations and behavior. Journal of Healthcare Management, 39(3), 369-383.
32. Ho, W. C. (2004). Use of information technology and music learning in the search for quality education. British Journal of Educational Technology, 35(1), 57-67. https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2004.00368.x
33. Holden, H., & Button, S. (2006). The teaching of music in the primary school by the non-music specialist. British Journal of Music Education, 23(1), 23-38. https://doi.org/10.1017/S0265051705006728
34. Hennessy, S. (2000). Overcoming the red-feeling: The development of confidence to teach music in primary school amongst student teachers. British Journal of Music Education, 17, 183-196. https://doi.org/10.1017/S0265051700000243
35. Hennessy, S. (2005). Music 7-11: Developing primary teaching skills, London: Routledge Press.
36. Ipek, C. & Acuner, H. (2011). Sinif ogretmeni adaylarinın bilgisayar oz-yeterlik inanclari ve egitim teknolojilerine yonelik tutumlari. [Primary pre-servıce teachers’ computer selfefficacy beliefs and attıtudes toward educatıonal technologies] Journal of Kirsehir Education Faculty, 12(2), 23-40.
37. Kadijevich, D. (2000). Gender differences in computer attitude among ninth-grade students. Journal of Educational Computing Research, 22(2), 145-154. https://doi.org/10.2190/K4U2-PWQG-RE8L-UV90
38. Kim, E. (2013). Music technology-mediated teaching and learning approach for music education: A case study from an elementary school in South Korea. International Journal of Music Education, 31(4), 413–427. https://doi.org/10.1177/0255761413493369
39. Louho, R., Kallioja, M. & Oittinen, P., (2006). Factors affecting the use of Hybrid media applications. Graphic Arts in Finland, 35(3), 11-21.
40. Niederhauser, D. S., & Perkmen, S. (2010). Beyond self-efficacy: Measuring pre-service teachers’ instructional technology outcome expectations. Computers in Human Behavior, 26(3), 436-442. https://doi.org/10.1016/j.chb.2009.12.002
41. Palaigeorgiou, G. E., Siozos, P. D., Konstantakis, N. I., & Tsoukalas, I. A. (2005). A computer attitude scale for computer science freshmen and its educational implications. Journal of Computer Assisted Learning, 21(5), 330-342. https://doi.org/10.1111/j.1365-2729.2005.00137.x
42. Schaper, L. K. & Pervan, G. P. (2007). ICT and OTs: A model of information and communication technology acceptance and utilisation by occupational therapists. International Journal of Medical Informatics, 76(1), 212-221. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2006.05.028
43. Savage, J. (2005). Working towards a theory for music technologies in the classroom: how pupils engage with and organize sounds with new technologies. British Journal of Music Education, 22(2), 167-180. https://doi.org/10.1017/S0265051705006133
44. Savage, J. (2007). Reconstructing music education through ICT. Research in Education, 78(1), 65-77. https://doi.org/10.7227/RIE.78.6
45. Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23-74.
46. Seddon, F., & Biasutti, M. (2008). Non-music specialist trainee primary school teachers’ confidence in teaching music in the classroom. Music Education Research, 10(3), 403–421. https://doi.org/10.1080/14613800802280159
47. Sexton, D., King, N., Aldridge, J., & Goodstadt-Killoran, I. (1999). Measuring and evaluating early childhood prospective practitioners’ attitudes toward computers. Family Relations, 48(3), 277-285. https://doi:10.2307/585638 .
48. Suri, G., & Sharma, S. (2013). The impact of gender on attitude towards computer technology and e-learning: An exploratory study of Punjab University, India. International Journal of Engineering Research, 2(2), 132-136.
49. Swain, N., & Bodkin-Allen, S. (2014). Can’t sing? Won’t sing? Aotearoa/New Zealand ‘tone-deaf’ early childhood teachers’ musical beliefs. British Journal of Music Education, 31(3), 245-263. https://doi.org/10.1017/S0265051714000278
50. Russell-Bowie, D. (2010). Cross-national comparisons of background and confidence in visual arts and music education of pre-service primary teachers. Australian Journal of Teacher Education, 35(4), 65-78. http://dx.doi.org/10.14221/ajte.2010v35n4.5
51. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2013). Using multivariate statistics (6th ed.). Harlow: Pearson.
52. Tavsancil, E. (2002). Tutumlarin olculmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayincilik.
53. Teo, T., & Noyes, J. (2011). An assessment of the influence of perceived enjoyment and attitude on the intention to use technology among pre-service teachers: A structural equation modeling approach. Computers & education, 57(2), 1645-1653. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.03.002
54. Topoglu, O. (2015). Opinions of pre-service classroom teachers among music education. Journal of Human Sciences, 12, 654-673. Tsitouridou, M., & Vryzas, K. (2003). Early childhood teachers’ attitudes towards computer and information technology: The case of Greece. Information Technology in Childhood Education Annual, 2003(1), 187-207.
55. Tyson, E. H. (2005). The rap music attitude and perception (RAP) scale: Scale development and preliminary analysis of psychometric properties. Journal of Human Behavior in the Social Environment, 11(3-4), 59-82. https://doi.org/10.1300/J137v11n03_04
56. Wheaton, B. (1987). Assessment of model fit in over identified models with latent variables. Sociological Methods & Research, 16, 118-154. https://doi.org/10.1177/0049124187016001005
57. Yesilyurt, E., Ulas, A. H., & Akan, D. (2016). Teacher self-efficacy, academic self-efficacy, and computer self-efficacy as predictors of attitude toward applying computer-supported education. Computers in Human Behavior, 64, 591-601. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.07.038
58. Yurdugul, H. (2005). Olcek gelistirme calismalarinda kapsam gecerligi icin kapsam gecerlik indekslerinin kullanilmasi. Paper presented at XIV. Ulusal Egitim Bilimleri Kongresi, Denizli.
59. Yusuf, M. O., & Balogun, M. R. (2011). Student-teachers’ competence and attitude towards Information and communication technology: A case study in a Nigerian University. Contemporary Educational Technology, 2(1), 18-36.