HARMANLANMIŞ ÖĞRENME ORTAMLARININ ALGILANAN ETKİLEŞİM DEĞERİ ÖLÇEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİ

Yıl 2020, Cilt: 10 Sayı: 1, 51 - 73, 31.01.2020

Meltem Koç Alev Ateş Çobanoğlu

https://doi.org/10.17943/etku.582522

Cited By: 2

Öz

Yüz
yüze ve çevrimiçi öğrenme ortamlarının üstün yönlerinin bütünleştirildiği
harmanlanmış öğrenme temelli öğretim uygulamalarında çevrimiçi boyutun etkin ve
verimli olabilmesi için çeşitli elektronik sistemler ya da harmanlanmış öğrenme
ortamları kullanılmaktadır. Bununla birlikte alanyazında, Teknoloji Kabul
Modeli çerçevesinde öğrenenlerin bu ortamlarla kurdukları etkileşimin değerini belirlemeye
yönelik ölçme aracı bulunmamaktadır. Bu nedenle çalışmada, Teknoloji Kabul ve
Kullanım Birleştirilmiş Modeline (TKKBM) dayalı olarak harmanlanmış öğrenme
ortamlarının etkileşim değerini belirlemeyi hedefleyen geçerli ve güvenilir bir
ölçek geliştirmek amaçlanmıştır. İlk hali 36 madde olan aday ölçek, ön
uygulamanın ardından 266 Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi bölümü
öğrencisine uygulanmıştır. Açımlayıcı faktör analiziyle son şekli 27 madde olan
ölçek; Çaba beklentisi, Kullanma niyeti,
Sosyal etki, Performans beklentisi şeklinde dört faktörlüdür. Ölçeğin
Cronbach Alpha iç tutarlılık katsayısı ise 0.97 olarak bulunmuştur.
İstatistiksel analizlerle, Harmanlanmış Öğrenme Ortamlarının Algılanan
Etkileşim Değeri Ölçeği’nin geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğu
sonucuna ulaşılmıştır. Harmanlanmış öğrenmeyle ya da uzaktan öğrenmeyle
ilgilenen araştırmacılar ve uygulayıcılar açısından kullanışlı ve yararlı
olacağı düşünülmektedir. 

Anahtar Kelimeler

Harmanlanmış öğrenme, etkileşim değeri, karma öğrenme, teknoloji kabul ve kullanım birleştirilmiş modeli

Teşekkür

Bu çalışmaya değerli katkılarından dolayı, Ege Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü Öğretim Üyesi Sn. Doç. Dr. Tarık KIŞLA'ya teşekkürlerimizi sunarız.

Kaynakça

• Akkoyunlu, B., & Yilmaz-Soylu, M. (2008). Development of a scale on learners’ views on blended learning and its implementation process. Internet and Higher Education. DOI: 10.1016/j.iheduc.2007.12.006
• Asarta, C. J., & Schmidt, J. R. (2017). Comparing student performance in blended and traditional courses: Does prior academic achievement matter? Internet and Higher Education, 32, 29–38. DOI: 10.1016/j.iheduc.2016.08.002
• Bayat, B. (2014). Uygulamalı Sosyal Bilim Araştırmalarında Ölçme, Ölçekler ve “Likert” Ölçek Kurma Tekniği. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(3), 1–24.
• Bonk, C. J., Graham, C. R., Cross, J., & Moore, M. G. (2012). The Handbook of Blended Learning: Global Perspectives, Local Designs. Higher Education, 624. https://doi.org/Book Review
• Büyüköztürk, Ş. (2011). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni SPSS uygulamaları ve yorum. Ankara: Pegem A Yayıncılık.
• Cabı, E., & Gülbahar, Y. (2013). Harmanlanmış öğrenme ortamlarının etkililiğinin ölçülmesi için bir ölçek geliştirme çalışması. Pegem Eğitim ve Öğretim Dergisi, 3(3), 11-26. http://www.pegegog.net/index.php/pegegog/article/download/C3S3M2/C3S3M2D/ adresinden 10.02.2019'da elde edildi.
• Ceylan, V. K., & Elitok Kesici, A. (2017). Effect of blended learning to academic achievement. Journal of Human Sciences, 14(1), 308-320. https://www.j-humansciences.com/ojs/index.php/IJHS/article/download/4141/2107 adresinden 01.03.2019'da elde edildi.
• Chang, T.-F., Chao, C.-M. ve Cheng, B.-W. (2015). Framework and verification of a blended e-learning system behavioral intention model among clinical nurses. J. Balt. Sci. Educ, 14(6), 733–743.
• Cher-Ping, L. & Libing, W. (2017). Blended learning for quality higher education: Selected case studies on implementation from Asia-Pacific. France: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
• Çeliköz, N., & Erdoğan, P. (2017). The Investigation of Preparatory School Students’ Attitudes towards Learning Management System. International Online Journal of Educational Sciences, 9(1), 243-261.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., & Büyüköztürk, Ş. (2014). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Pegem Akademi.
• Dağ, F. (2016). Yaşam boyu öğrenme bağlamında Türkiye’de öğretmenlerin teknolojik yeterliliklerinin geliştirilmesine yönelik mesleki gelişim çalışmalarının incelenmesi. Journal of Human Sciences, 13(1), 90-111. Doi: 10.14687/ijhs.v13i1.3523
• Durak, G. (2017). Using Social Learning Networks (SLNs) in higher education: Edmodo through the lenses of academics. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 18(1), 84-109.
• Eroğlu, A. (2009). Faktör Analizi. In Ş. Kalaycı (Ed.), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri (pp. 321–331). Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
• Garrison, D. R. & Vaughan, N. D. (2008). Blended learning in higher education: Framework, principles, and guidelines, USA: Wiley.
• Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis. USA: Upper Saddle River.
• Hebebci, M. T., & Usta, E. (2015). Türkiye’de Harmanlanmış Öğrenme Eğilimleri: Bir Literatür Çalışması. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2015 (19), 195-219. DOI: 10.14520/adyusbd.23061
• Holmes, K. A., & Prieto-Rodriguez, E. (2018). Student and Staff Perceptions of a Learning Management System for Blended Learning in Teacher Education. Australian Journal of Teacher Education, 43(3), 21–34. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1174214.pdf adresinden 01.02.2019'da elde edildi.
• Hooper, D., Coughlan, J. & Mullen, M. R. (2008). Structural Equation Modelling: Guidelines for Determining Model Fit. The Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60.
• Ifinedo, P., Pyke, J. ve Anwar, A. (2018). Business undergraduates’ perceived use outcomes of Moodle in a blended learning environment: The roles of usability factors and external support. Telematics and Informatics, 35(1), 93–102.
• Karadeniz, Ş. (2012). Harmanlanmış Öğrenmeye İlişkin Öğrenci Memnuniyeti Ölçeğinin Geliştirilmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 11(40), 161-172. http://dergipark.gov.tr/download/article-file/70366 adresinden 01.02.2019'da elde edildi.
• Kazu, I. Y., & Demirkol, M. (2014). Effect of blended learning environment model on high school students’ academic achievement. Turkish Online Journal of Educational Technology, 13(1), 78-87. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1018177.pdf adresinden 01.02.2019'da elde edildi.
• Kline, R. B. (2005). Principals and practice of structural equation modeling (2nd ed.). New York: The Guilford Press.
• Kuzu, E. B. (2014). Bilişim teknolojileri öğretmen adayları arasında çevrimiçi sosyal ağların öğretim amaçlı kullanımı. Yayınlanmamış doktora tezi, Anadolu Üniversitesi.
• Norris, M., & Lecavalier, L. (2010). Evaluating the use of exploratory factor analysis in developmental disability psychological research. Journal of Autism Development and Disorders, 40, 8–20.
• Oproiu, G. C. (2015). A study about using e-learning platform (Moodle) in university teaching process. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 180, 426–432.
• Ouadoud, M., Chkouri, M. Y., & Nejjari, A. (2018). LeaderTICE: a platforms recommendation system based on a comparative and evaluative study of free e-learning platforms. International Journal of Online Engineering (IJOE), 14(01), 132–161.
• Pesen, A., & Oral, B. (2016). Harmanlanmış öğrenme yaklaşımının öğretmen adaylarının akademik başarısına ve güdülenme düzeyine etkisi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 15(58), 799-821. DOI:10.17755/esosder.85356
• Schermelleh-Engel, K., & Moosbrugger, 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.
• Simsek, Ö. F. (2007). Yapısal eşitlik modellemesine giriş: Temel ilkeler ve LISREL uygulamaları. Ankara: Ekinoks.
• Teo, T. (2015). Comparing pre-service and in-service teachers’ acceptance of technology: Assessment of measurement invariance and latent mean differences. Computers & Education, 83, 22–31.
• Turan, B., & Haşit, G. (2014). Teknoloji Kabul Modeli ve Sınıf Öğretmenleri Üzerinde Bir Uygulama. Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 6(1), 109-119.
• Ursavaş, Ö. F. (2014). Öğretmenlerin bilişim teknolojilerini kullanmaya yönelik davranışlarının modellenmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Ankara: Gazi Üniversitesi.
• Ünsal, H. (2004). Web Destekli Eğitim, Elektronik Öğrenme ve Web Destekli Öğretim Programlarındaki Çeşitli Ders Modelleri. Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 2(3), 375–388.
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. DOI: 10.1017/CBO9781107415324.004
• Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. DOI: 10.2307/41410412
• Yünkül, E., & Cankaya, S. (2017). Students’ attitudes towards Edmodo, a social learning network: A scale development study. Turkish Online Journal of Distance Education, 18(2), 16-29.
• Zhou, T., Lu, Y., & Wang, B. (2010). Integrating TTF and UTAUT to explain mobile banking user adoption. Computers in Human Behavior, 26(4), 760–767. DOI: 10.1016/j.chb.2010.01.013