Akademik Performans Algı Ölçeği Geliştirme Çalışması

Abstract

Problem Durumu: Akademik performans üzerine tek boyutlu odaklanılan çalışmalar bulunmasına rağmen, akademisyenlerin birçok boyutta akademik performans algılarını belirlemeye yönelik ilgili literatürde herhangi bir çalışmaya rastlanılamamıştır. Akademisyenlerin akademik performans algılarının ne düzeyde olduğunun belirlenebilmesi, ülkelerin mevcut olanaklarını en iyi şekilde kullanarak hem nitelikli akademisyenlerin yetiştirilmesi hem de mevcut akademisyenlerin

Recep GUR / Eurasian Journal of Educational Research 69 (2017) 177-197 196

bilimsel ve teknolojik yönden ülkelerine katkılarının devam etmesini sağlayabilmek için atılması gereken adımların neler olması konusunda ilgili kurumlara katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Ayrıca akademik performans üzerine literatürde sınırlı sayıda araştırma yapılmıştır. Bu çalışmanın literatürdeki söz konusu eksikliği giderme açısından, diğer çalışmalara da kaynaklık edebileceği düşünülmektedir.

Araştırmanın Amacı: Bu çalışmada, akademisyenlerin akademik performans algılarını ölçebilecek geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirilmesi amaçlanmıştır.

Araştırmanın Yöntemi: Bu çalışmanın ilk araştırma grubunu, Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi’nde görev yapmakta ya da lisansüstü eğitim almakta olan 125 akademisyen; doğrulayıcı faktör analizi (DFA) yapılan ikinci araştırma grubunu ise, Erzincan Üniversitesi’nde görev yapmakta ya da lisansüstü eğitim almakta olan (1 çok değişkenli uçdeğer atıldıktan sonra) 147 akademisyen oluşturmaktadır. Ölçek geliştirilirken likert tipi ölçek geliştirme adımları dikkate alınarak çift olumsuzluk taşıyan, belirsizlik yaratan, anlatım bozukluğuna sebep olan ifadelerden kaçınılmıştır. Hazırlanan maddeler, “Öz-yeterlik” üzerine çalışmalarda bulunan iki uzman; üç Ölçme ve Değerlendirme Uzmanı; bir Bilgisayar Öğretimi ve Teknoloji Uzmanı; bir İngilizce Öğretmeni ve bir Türk Dili Uzmanı tarafından incelenmiş, dil, kapsam ve psikometrik açıdan değerlendirilmiştir. Görüşler doğrultusunda ifadeler gözden geçirilmiş ve 29’u olumlu; 11’i ise olumsuz olmak üzere toplamda 40 maddeden oluşan Akademik Performans Algı Ölçeği ön deneme uygulamasına hazır duruma getirilmiştir. Yazılan maddelerin uzman görüşüne sunulması kapsam geçerliği için kanıt olarak gösterilebilir. Ölçeğin deneme formunda yer alan 40 maddenin madde geçerliğini belirlemek amacıyla madde- toplam test korelasyonları için Pearson Çarpım Momentler Korelasyon Katsayısı hesaplanmıştır. Madde ayırt ediciliklerini belirlemek için ise, alt üst grup ortalamaları farkına dayalı madde analizi yöntemi kullanılmıştır. Alt üst grup ortalamaları arasındaki fark, bağımsız gruplar t testiyle incelenmiştir. Bunların yanı sıra madde geçerliğine kanıt olarak cinsiyet değişkenine göre değişen madde fonksiyonu (DMF) gösteren çok kategorili madde bulunup bulunmadığı incelemek için sıralı lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Akademik performans algı ölçeğinin yapı geçerliğini belirlemek amacıyla, ilk araştırma grubundaki verilere temel bileşenler analizi uygulanmıştır. Temel bileşenler analizi sonucunda elde edilen faktör yapısının doğruluğunu test etmek için, ikinci araştırma grubundan toplanan veriler üzerinde doğrulayıcı faktör analizi (CFA) yöntemi uygulanmıştır. Akademik performans algı ölçeğinin güvenirliğine ilişkin olarak ise Cronbach Alfa katsayısı hesaplanmıştır.

Araştırmanın Bulguları: Bu çalışmada, madde toplam test korelasyonlarının .18 ile .73 arasında değerler aldığı ve her maddenin ölçek puanlarıyla manidar ilişki gösterdiği sonucuna ulaşılmıştır (p< .05). Maddelerin, akademik performans algısına olumlu yönde sahip olanlarla, olumsuz yönde sahip olanları ayırt edip etmediğini saptamak için %27’lik alt ve üst gruplar için t değerleri hesaplandığında, t değerleri 1.66 ile 12.77 arasında değişmektedir. Dolayısıyla, akademik performans algı ölçeğinde yer alan 17, 24, 32 ve 33. maddeler dışındaki madde puanları, %27’lik alt ve üst gruba göre manidar bir farklılık göstermektedir (p<.05). Buna göre manidar olmayan maddeler ölçekten çıkarıldığında, ölçeğin alt ve üst grubu iyi ayırt ettiği söylenebilir.

Recep GUR / Eurasian Journal of Educational Research 69 (2017) 177-197 197

Akademisyenlerin akademik performans algılarını ölçmeye yönelik geliştirilen ölçme aracında cinsiyet değişkenine göre DMF gösteren çok kategorili maddelerin bulunup bulunmadığına ilişkin sıralı lojistik regresyon yöntemi sonuçları incelendiğinde, cinsiyet değişkenine göre, 40 maddeden üçünde DMF bulunsa da üç madde (9., 10. ve 20. Madde) için de değişen madde fonksiyonlarının, A düzeyinde (Δ𝑅2<.13) bir başka ifadeyle ihmal/tolerans edilebilir düzeyde olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Dolayısıyla madde-toplam test korelasyonu ve %27’lik alt ve üst gruplar için t testi sonuçlarının yanı sıra ölçekte B ve C düzeyinde DMF gösteren maddenin bulunmaması madde geçerliğine kanıt olarak sunulabilir. Akademik performans algı ölçeğinin yapı geçerliğini belirlemek amacıyla yapılan temel bileşenler analizi sonucunda, (KMO=.84; χ2 (406, N=125)=1861.418, p<.01) ölçeğin beş faktör toplamda 26 maddeden oluştuğu saptanmıştır. Elde edilen 26 maddenin faktör yük değerleri .53 ile .87 arasında değişmekte ve bu beş faktör toplam varyansın %59.30’nu açıklamaktadır. Temel bileşenler analizi sonucunda beş faktörden oluşan 26 maddelik Akademik Performans Algı Ölçeği ikinci araştırma grubuna uygulanmıştır. Uygulama sonucunda elde edilen verilerin, beş faktörlü model ile uyum gösterip göstermediğini tespit etmek için doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. Doğrulayıcı faktör analizi sonucu elde edilen uyum indeksleri (χ2/df = 2.04; NNFI=.90; CFI=.91; SRMR=.09) genel olarak değerlendirildiğinde, 26 maddelik Akademik Performans Algı Ölçeğinin beş faktörlü yapısının doğrulandığı sonucuna ulaşılmıştır. Bir başka ifadeyle, doğrulayıcı faktör analizi sonuçlarına göre, Akademik Performans Algı Ölçeğine ilişkin beş faktörlü modelin farklı araştırma grupları üzerinde kararlı sonuçlar verdiği şeklinde yorumlanabilir. Bu sonuçlar, yapı geçerliğine kanıt sağlamaktadır. İç tutarlılık katsayısı incelendiğinde ise (α=.88) ölçeği oluşturan maddeler birbirleriyle tutarlı olduğu görülmektedir.

Araştırmanın Sonuçları ve Önerileri: 19’u olumlu, 7’si ise olumsuz toplamda 26 maddeden oluşan ölçeğin asıl formunun, akademisyenlerin akademik performans algılarını belirlemek üzere kullanılabilecek güvenilir ve geçerli bir veri toplama aracı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Araştırmacılar için akademisyenlerin akademik teşvik puanları ile akademik performans algıları arasında manidar düzeyde ilişki bulunup bulunmadığına yönelik bir çalışma önerilebilir. Ayrıca, en iyi dünya üniversiteleri sıralamasına göre, ilk 500’de yer alan 5 üniversitede görev yapmakta olan akademisyenler ile ilk 500’de yer almayan 5 üniversitede görev yapmakta olan akademisyenleri, akademik performans algı ölçeği puanları hangi doğruluk düzeyinde sınıflandırdığına ilişkin çalışmalar yapılabilir. Kurumlara yönelik ise, YÖK tarafından akademisyenlerin akademik performans algı düzeyleri belirlenerek akademisyenlerin ihtiyaçları doğrultusunda hizmetiçi eğitimlerin verilmesi önerilebilir. Bu eğitimler kapsamında, teknolojide yaşanan gelişmeler; yabancı dil; diksiyon ve beden dili; makale yazımında dikkat edilecek hususlar; şehirlerin ihtiyacı olan akademik çalışmalar hakkında bilgilendirme; veri analizleri; akademik çalışmalarda yararlanılabilecek istatistik ve yazılım programları hakkında seminerler verilebilir.

Keywords

• Akademik çaba,öz-yeterlik,başarı,akademik yeterlik.

Development of the Academic Performance Perception Scale

Abstract

Purpose: While numerous studies about academic performance that focused on only one factor, studies aiming to measure academicians’ perceptions across many factors have not been observed in the literature. The current study aims to fill this gap and become a resource for upcoming studies. The aim of this study is to develop a valid and reliable scale that measures academicians’ performance perception. Research Methods: The first research group of the study consists of 125 academicians who have been working in or studying for post-graduate degrees at Ankara University Faculty of Educational Sciences, while the second group of researchers, who have undergone confirmatory factor analysis, consists of 147 academicians either working as professionals or acquiring post-graduate education at Erzincan University (except for one multivariate extreme value). The pre-testing form of the scale composed of 29 positive and 11 negative factors, for a total of 40 items. The expert opinions obtained about the items is evidence for content validity. Findings: Results indicated that the final form of the scale which was composed of 19 positive and 7 negative factors, 26 items in total, is a reliable and valid data collection tool to be used in the field of education. Implications for Research and Practice: Researchers may be able to use this newly developed tool to investigate the presence of a meaningful relationship between academic encouragement scores and the academic performance perceptions of academicians.

Keywords

• academic effort,self-efficacy,achievement,academic proficiency,polytomous DIF

References

1. Akkoyunlu, B., Orhan, F., & Umay, A. (2005). Bilgisayar ogretmenleri icin "Bilgisayar ogretmenligi oz-yeterlik olcegi" gelistirme calismasi [Development of the self-efficacy scale for computer teachers]. Hacettepe Universitesi Egitim Fakultesi Dergisi, 29, 1-8.
2. Aldakhilallah, K. A., & Parente, D. H. (2002). Redesigning a square peg: Total quality management performance appraisals. Total Quality Management, 13(1), 39-51.
3. Allalouf, A., Hambleton, R., & Sireci, S. (1999). Identifying the causes of DIF in translated verbal items. Journal of Educational Measurement, 36, 185–198.
4. Bacanlı, F. (2006). Personality characteristics as predictors of personal indecisiveness. Journal of Career Development, 32(4), 320-332.
5. Bailey, J. G. (1999). Academics' motivation and self‐efficacy for teaching and research. Higher Education Research And Development, 18(3), 343-359.
6. Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. New York: Freeman.
7. Bard, C. C., Bieschke, K. J., Herbert, J. T., & Eberz, A. B. (2000). Predicting research interest among rehabilitation counseling students and faculty. Rehabilitation Counseling Bulletin, 44(1), 48-55.
8. Belkis, O. (2016). Anneligin akademik kariyer gelisimine etkileri uzerine nitel bir arastirma. Egitim ve Ogretim Arastirmalari Dergisi, 5(4), 250-263.

9. Bentler, P. M. (1980). Multivariate analysis with latent variables: Causal modeling. Annual Review of Psychology, 31, 419-456.
10. Bishop, R. M., Bieschke, K. J., & Garcia, V. L. (1993). Prediction of research self-efficacy and future research involvement (Report No. CG025398). American Psychological Association.(ERIC Document Reproduction Service NO. ED370026).
11. Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. New York: The Guilford Press.
12. Camili, G., & Shepard, L. A. (1994). Methods for identifying biased test items. London: Sage Publications.
13. Clauser, B. E., & Mazor, K. M. (1998).Using statistical procedures to identify differential item functioning test items. Educational Measurement: Issues and Practice, 17, 31–44.
14. Dikmen, N., & Maden, D. (2012). Kadin akademisyenlerin gorunmeyen emegi uzerine bir arastirma: Ordu Universitesi ornegi. Istanbul Ticaret Universitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 257-288.
15. Dodeen, H., & Johanson, G. A. (2003).An analysis of sex-related differential item functioning in attitude assessment.Assessment & Evaluation in Higher Education, 28(2), 129–134.
16. Ergol, S., Koc, G., Eroglu, K., & Taskin, L. (2012). Turkiye’de kadin arastirma gorevlilerinin ev ve is yasamlarinda karsilastiklari guçlukler. Yuksekogretim ve Bilim Dergisi, 2(1), 43-49.
17. Erkus, A. (2003). Psikometri uzerine yazilar. Ankara: Turk Psikologlar Dernegi.
18. Fidalgo, A. M., Hashimoto, K., Bartram, D., & Muñiz, J. (2007). Empirical Bayes versus standard Mantel-Haenszel statistics for detecting differential item functioning under small sample conditions. Journal of Experimental Education, 75, 293-314.
19. Gastel B., & Day, R. A. (2016). How to write and publish a scientific paper. California: Greenwood.
20. Gibson. S., & Dembo, M. H. (1984). Teacher efficacy: A construct validation. Journal of Educational Psychology, 76(4). 569-582.
21. Goddard, R. D., Hoy, W. K., & Hoy, W. A. (2004). Collective efficacy:Theoretical development, empirical evidence, and future directions. Educational Researcher, 33, 3-13.
22. Hazir Bikmaz, F. (2004). Ozyeterlik inanclari. In Kuzgun Y., & Deryakulu, D. (Ed.) Egitimde bireysel farkliliklar (pp. 289-314). Ankara: Nobel.
23. Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structural analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1-55.
24. Iacobucci, D. (2010). Structural equations modeling: Fit indices, sample size, and advanced topics. Journal of Consumer Psychology, 20, 90-98.
25. Ipek, C., Tekbiyik, A., & Ursavas, O. F. (2010). Lisansustu ogrencilerinin arastirma oz-yeterlik inancları ve bilgisayar tutumlari. Gaziantep Universitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 127-145.
26. Kahraman, L. (2007). Turkiye’de ogretim uyesi yetistirme baglaminda “35. madde” uygulamasi. Mulkiye Dergisi, 31(256), 187–218.
27. Kaptanoglu D., & Ozok, A. F. (2006). Akademik performans degerlendirmesi icin bir bulanik model. ITU Dergisi, 5(1), 193-204.
28. Karagoz, Y. (2016). SPSS ve AMOS uygulamali istatistiksel analizler. Ankara: Nobel Yayinevi.
29. Kline, P. (2000). An easy guide to factor analysis. New York: Routledge.
30. Kline, R. B. (2009). Becoming a behavioral science researcher a guide to research that matters. New York: Guilford Press.
31. Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. New York: The Guilford Press.
32. Lane, A. M., Hall, R., & Lane, J. (2004). Self-efficacy and statistics performance among Sport Studies students. Teaching in Higher Education, 9(4), 435-448. doi: Doi 10.1080/1356251042000252372
33. Lent, R. W., Brown, S. D., & Gore, P. A. (1997). Discriminant and predictive validity of academic self-concept, academic self-efficacy, and mathematics-specific self-efficacy. Journal of Counseling Psychology, 44(3), 307-315. doi: Doi 10.1037//0022-0167.44.3.307.
34. Leech, N.L., Barrett, K.C., & Morgan, G.A. (2005). Spss for Intermediate Statistics: Use and Interpretation. London: Lawrence Erkbaum.
35. 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.
36. McCown, R., Driscoll, M., & Roop, P. G. (1996). Educational psychology. Boston: Allyn and Bacon.
37. Mertler, G. A., & Vannatta R. A. (2005). Advanced and multivariate statistical methods. USA:Pyrczak.
38. Miller, T. R., & Spray, J. A. (1993). Logistic discriminant function analysis for DIF identification of polytomously scored items. Journal of Educational Measurement, 30(2), 107–122.
39. Recep GUR / Eurasian Journal of Educational Research 69 (2017) 177-197 194
40. Muñiz, J., Hambleton, R. K., & Xing, D. (2001). Small sample studies to detect flaws in item translations. International Journal of Testing, 1, 115-135.
41. Naymansoy, G. (2010). Turk bilim kadinlari ve bilime katkilari. Gaziantep Universitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(1), 203-232.
42. Odaci, H., & Celik Berber, Ç. (2012). Universite ogrencilerinin problemli internet kullanimlarinin akademik oz-yeterlik, akademik erteleme ve yeme tutumlari ile iliskisi. E-Journal Of New World Sciences Academy, 7(1), 389-403.
43. Olkun, S. (2006). Egitim İle ilgili uluslararasi bilimsel dergilerde yayin yapma sureci: Firsatlar, sorunlar ve cozum onerileri. Karakutuk, K. (Ed.) I. Ulusal kurultay bildirileri (pp. 43-47). Ankara: Sosyal Bilimlerde Sureli Yayincilik.
44. Ocal, Ş. (2012). Yurt disi egitimi: Sorunlar ve cozum onerileri kuresellesme ve uluslararasi ogrenci harketliligi. Egitim- Ogretim ve Bilim Arastirma Dergisi, 8, 23-36.
45. Pajares, F., & Graham, L. (1999). Self-efficacy, motivation constructs, and mathematics performance of entering middle school students. Contemporary Educational Psychology, 24(2), 124-139. doi: DOI 10.1006/ceps.1998.0991
46. Pajares, F. Hartley, J., & Valiante, G. (2001). Response format in writing self-efficacy assessment: Greater discrimination increases prediction. Measurement and evaluation in counseling and development; measurement and evaluation in counseling and development.
47. Schunk, D. H. (1995). Self-efficacy, motivation, and performance. Journal of Applied Sport Psychology, 7(2), 112-137. Schunk, D. H. (2012). Learning theories: An educational perspective. Boston: Pearson.
48. Schunk, D. H., & Pajares F. (2005). Competence perceptions and academic functioning. In A. J. Elliot and C. S. Dweck (Eds.) Handbook of competence and motivation (pp.85-104). New York: Guilford Press.
49. Schyns, B. (2004). The influence of occupational self-efficacy on the relationship of leadership behavior and preparedness for occupational change. Journal of Career Development, 30(4), 247-261.
50. Sahin, A. E. (2004). Ogretmen yeterliklerinin belirlenmesi. Bilim ve Aklın Aydinliginda Egitim Dergisi, 5(58).
51. Sencan, H. (2005). Sosyal ve davranissal olcumlerde guvenirlik ve gecerlik. Ankara: Seçkin.
52. Simsek, O. F. (2007). Yapisal esitlik modellemesine giris temel ilkeler ve lisrel uygulamalari. Ankara: Ekinoks Yayinlari.
53. Tabachnick, B. G., & Fidell L. S. (2007). Using multivariate statistics. USA:Pearson Education.
54. Tavsancil, E. (2010). Tutumlarin olculmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel.
55. Vrugt, A. J., Langereis, M. P., & Hoogstraten, J. (1997). Academic self-efficacy and malleability of relevant capabilities as predictors of exam performance. The Journal of Experimental Education, 61-72.
56. Wood, W. S. (2011). Differential item functioning procedures for polytomous items when examinee sample sizes are small (Doctoral Dissertation). Graduate College of The University of Iowa, Iowa.
57. Yavuzer, H., & Gover, I. H. (2012). Akademik personelin yabancı dil durumu ve yabancı dil sinavlarina bakisi: Nevşehir ornegi. NEU Sosyal Bilimler Enstitusu Dergisi, 1, 136-158.
58. Yılmaz, E., & Ozdemir, G. (2012). Turkiye'de kadin akademisyen ve arastirmacilarin karsilastiklari sorunlar ve tarima bakis acilari. Journal of Tekirdag Agricultural Faculty, 9(2), 50-56.
59. Zimmermann, B. J., & Kitsantas, A. (2005). The hidden dimensionof personal competence:Self-regulated learning and practice. In A. J. Elliot and C. S. Dweck (Eds.), Handbook of competence and motivation (pp. 509-526). New York: Guilford Press.
60. Zumbo, B. D. (1999). A handbook on the theory and methods of differential item functioning (DIF): Logistic regression modeling as a unitary framework for binary and likert-type (Ordinal) item scores. Ottawa, ON: Directorate of Human Resources Research and Evaluation, Department of National Defense.
61. Zumbo, B. D., & Thomas, D. R. (1996). A measure of effect size using logistic regression procedures. Paper presented at the National Board of Medical Examiners, Philadelphia, PA.