Research Article

VİDEO KAPILMA ÖLÇEĞİNİN UYARLAMA, GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI

Volume: 9 Number: 1 January 31, 2019

VİDEO KAPILMA ÖLÇEĞİNİN UYARLAMA, GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI

Öz

Bu çalışmanın amacı; Visser ve diğerleri (2016) tarafından geliştirilmiş olan Video Kapılma Ölçeğini (VKÖ) Türkçe’ye uyarlamak ve uyarlanan ölçeğin geçerlik ve güvenirlik sınamalarını yapmaktır. Özgün ölçek İngilizcedir, kuramsal olarak 5 faktörlü bir yapıdadır ve toplam 15 maddeden oluşmaktadır. Ancak hemen belirtmek gerekir ki, özgün ölçeği geliştiren yazarlar geçerlik sınamasında 4 faktörlü bir yapının daha iyi sonuç verdiğini rapor etmiştir. Çalışmanın başında VKÖ’ni geliştiren yazarlardan e-posta aracılığı ile ölçeği Türkçe’ye uyarlayabilmek için izin alınmıştır. Daha sonra VKÖ Türkçe’ye çevrilmiş, dil ve içerik bakımından iyileştirme yapıldıktan sonra Ankara’daki üç farklı üniversitenin BÖTE programlarında öğrenim gören 253 öğrenciye uygulanmıştır. Uygulama sürecinde öğretmen adaylarına öncelikle bilgisayar laboratuvarında gerçekleştirilen bir ilköğretim “Bilişim Teknolojileri” dersinden kesit sunan 12 dakika uzunluğunda video-durum izlettirilmiş, hemen sonrasında da ölçek uygulanmıştır. Gerçekleştirilen doğrulayıcı faktör analizi, Türkçe VKÖ’nin özgün ölçekte kuramsal olarak sınanan 5 faktörlü yapıyı doğruladığını göstermiştir. Türkçe VKÖ’nin alt faktörleri ve bütünü için Cronbach alfa iç-tutarlık katsayıları ise şöyledir: Faktör 1 (Dikkat) 0.57; Faktör 2 (Bir anlatı dünyasına girme) 0.73; Faktör 3 (Kimlik) 0.87; Faktör 4 (Empati) 0.78; Faktör 5 (Duygu) 0.69; ölçeğin bütünü 0.90. Sonuç olarak, Türkçe’ye uyarlanan VKÖ, okullarda öğrencilere izlettirilen video-durumların gerçekten izleyenleri ne derece içine çektiğini, dikkatlerini bu öğretim materyaline ne derece verdiklerini ve izledikleri videodaki temel karakterin yaşadıklarını ne düzeyde hissedip onunla ne kadar empati kurduklarını belirlemede kullanılabilecek geçerli ve güvenilir bir ölçme aracıdır. Üstelik bu ölçme aracı farklı farklı video-durumlar için kullanılabilecek niteliktedir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Blomberg, G., Sherin, M. G., Renkl, A., Glogger, I,. & Seidel, T. (2014). Understanding video as a tool for teacher education: Investigating instructional strategies to promote reflection. Instructional Science, 42(3), 443-463.
  2. Colestock, A, & Sherin, M. G. (2009). Teachers’ sense-making strategies while watching video of mathematics instruction. Journal of Technology and Teacher Education, 17(1), 7-29.
  3. De Leng, B. A., Dolmans, D.H., Van de Wiel, M.W., Muijtjens, A.M.M., & Van Der Vleuten, C.P. (2007). How video cases should be used as authentic stimuli in problem‐based medical education. Medical Education, 41(2), 181-188.
  4. Dobrian, F., Sekar, V., Awan, A., Stoica, I., Joseph, D., Ganjam, A., ... & Zhang, H. (2011). Understanding the impact of video quality on user engagement. In ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 41(4), 362-373.
  5. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Structural equation models with unobservable variables and measurement error: Algebra and statistics. Journal of Marketing Research, 382-388.
  6. Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90.
  7. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2006). Multivariate data analysis (6th Ed.). Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall.
  8. Harrington, D. (2009). Confirmatory factor analysis. Oxford University Press.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Research Article

Publication Date

January 31, 2019

Submission Date

June 29, 2018

Acceptance Date

December 11, 2018

Published in Issue

Year 2019 Volume: 9 Number: 1

APA
Deryakulu, D., Sancar, R., & Ursavaş, Ö. F. (2019). VİDEO KAPILMA ÖLÇEĞİNİN UYARLAMA, GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI. Eğitim Teknolojisi Kuram Ve Uygulama, 9(1), 154-168. https://doi.org/10.17943/etku.439097

Cited By