Çevrimiçi ölçme ve değerlendirmeye yönelik özyeterlik ölçeğinin geliştirilmesi

Year 2022, , 99 - 110, 31.01.2022

Adem Koç , Nezaket Bilge Uzun , Mutlu Nisa Ünaldı Coral

https://doi.org/10.24289/ijsser.1031155

Cited By: 2

Abstract

Araştırma uzaktan eğitimde öğretici konumunda bulunanların çevrimiçi ölçme ve değerlendirmeye yönelik özyeterlik düzeylerini açığa çıkarmaya yönelik geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı geliştirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu amaca yönelik olarak yazılan 70 madde dokuz uzmanın değerlendirmesine sunularak kapsam geçerliği sağlanmaya çalışılmıştır. Hesaplanan kapsam geçerlik oranı ve kapsam geçerlik indeksleri sonucunda ölçek deneme formunda 49 madde yer almasına karar verilmiş ve ölçek çevrimiçi ortamda öğretmen ve öğretim elemanlarının gönüllü olarak cevaplamalarına sunulmuştur. 316 veri ile gerçekleştirilen açımlayıcı faktör analizi sonucunda ölçeğin iki bileşen altında gruplanan ve toplam 25 madde ile temsil edilen yapısına karar verilmiştir. Ölçeğin karar verilen yapısının sınanması amacıyla 202 veri üzerinden doğrulayıcı faktör analizi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen doğrulayıcı faktör analizi sonucunda maddelere ilişkin standartlaştırılmış yük değerlerinin 0,43 ile 0,87 arasında değişkenlik gösterdiği, tüm t değerlerinin istatistiksel olarak anlamlı olduğu ve hesaplanan uyum indekslerinin de mükemmel/kabul edilebilir düzeyde olduğu görülmüştür. Ölçeğin açıkladığı toplam varyans oranı %65,895 ve ölçeğe ilişkin hesaplanan Cronbach Alpha güvenirlik katsayısı 0,958 ve McDonald omega katsayısı ise 0,962’dir. Ayrıca alt faktörlere ilişkin hesaplanan birleştirici güvenirlik katsayısının sırasıyla 0,95 ve 0,93; yakınsak geçerliğin 0,611 ve 0,537 olduğu ve ıraksak geçerliğin de her iki faktör için de sağlandığı görülmüştür. Elde edilen bulgular geliştirilen ölçeğin bilimsel ve psikometrik açıdan geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğunu göstermektedir.

Keywords

Çevrimiçi ölçme ve değer-lendirme, Özyeterlik, Yakınsak geçerlik, Iraksak geçerlik, Birleştirici güvenirlik

Development of the self-efficiency scale for online measurement and evaluation

Abstract

The research was carried out with the aim of developing a valid and reliable measurement tool to reveal the self-efficacy levels of those who are in the position of instructors in distance education for online measurement and evaluation. The content validity was tried to be ensured by submitting the 70 items written for this purpose to the evaluation of nine experts. As a result of the calculated content validity rate and content validity indexes, it was decided to include 49 items in the scale trial form and the scale was submitted to the online environment for teachers and lecturers to respond voluntarily. As a result of the exploratory factor analysis performed with 316 data, the structure of the scale grouped under two components and represented by a total of 25 items was decided. Confirmatory factor analysis was performed on 202 data in order to test the decision-making structure of the scale. As a result of the confirmatory factor analysis, it was seen that the standardized load values for the items varied between 0.43 and 0.87, all t values were statistically significant and the calculated fit indices were also excellent/acceptable. The total variance rate explained by the scale is 65.895%, and the Cronbach Alpha reliability coefficient calculated for the scale is 0.958 and the McDonald Omega coefficient is 0.962. In addition, the composite reliability calculated for the sub-factors is 0.95 and 0.93, respectively; It was seen that the convergent validity was 0.611 and 0.537 and the divergent validity was provided for both factors. The findings obtained show that the developed scale is scientifically and psychometrically valid and reliable.

Keywords

Online assessment and evaluation, Self-efficacy, Convergent validity, Divergent validity, Composite reliability

References

• Anderson, J. C. ve Gerbing, D. W. (1984). The effect of sampling error on convergence, improper solutions, and goodness-of-fit indices for maximum likelihood confirmatory factor analysis. Psychometrika, 49(2), 155-173.
• Atılgan, H. (2009). Eğitimde ölçme ve değerlendirme (4. Baskı). Ankara: Anı Yayıncılık.
• Balcı, E. ve Tekkaya, C. (2000). Ölçme ve Değerlendirme Tekniklerine Yönelik Bir Ölçeğin Geliştirilmesi, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 18, 42-50.
• Balta, Y. ve Türel, Y. K. (2013). Çevrimiçi Uzaktan Eğitimde Kullanılan Farklı Ölçme Değerlendirme Yaklaşımlarına İlişkin Bir İnceleme. Electronic Turkish Studies, 8(3).
• Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
• Büyüköztürk, Ş. (2014). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Ankara: Pegem Akademi.
• Coşkun, M. ve Mardikyan, S. (2016). Çevrimiçi Ölçme ve Değerlendirme Sistemlerinin Gerçekleşen Kullanımını Belirleyici Faktörler: Bir Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM) Çalışması. Eğitim ve Bilim, 41(188).
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2018). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (Vol. 5). Ankara: Pegem Akademi.
• Demirel, Ö. (2006). Planlamadan Değerlendirmeye Öğretme Sanatı, Ankara: PegemA Yayıncılık.
• DeVellis, R. F. (2012). Scale Development: Theory and applications (3rd edn). Thousand Oaks, California: Sage.
• DeVellis, R. F. (2016). Scale development: Theory and applications. London, UK: Sage.
• Gawith, G. (1995). A Serious Look at Self-Efficacy: Or Waking Beebing Slooty. October 23, 2003.
• Gülbahar, Y. (2012a). E-Öğrenme. Ankara: Pegem Akademi.
• Horn, J. L. (1965). A rationale and test for the number of factors in factor analysis. Psychometrika, 30, 179-185.
• Jöreskog, K. G. ve Sörbom, D. (1993). LISREL 8: Structural equation modeling with the SIMPLIS command language. Scientific Software International.
• Kapucu, N. K. ve Adnan, M. (2018). Uzaktan Öğretimde Çevrimiçi Eğitmen Başarısının Değerlendirilmesi. Journal of Hasan Ali Yücel Faculty of Education/Hasan Ali Yücel Eğitim Fakültesi Dergisi (HAYEF), 15(1).
• Köklü, N. (2002). Açıklamalı istatistik terimleri sözlüğü. Ankara: Nobel Yayıncılık.
• Odabaş, H. (2003). İnternet tabanlı uzaktan eğitim ve bilgi ve belge yönetimi bölümleri. Türk Kütüphaneciliği. Vol. 17, n. 1, pp. 22-36.
• Sarı, H. İ. (2020). Evde kal döneminde uzaktan eğitim: Ölçme ve değerlendirmeyi neden karantinaya almamalıyız? Uluslararası Eğitim Araştırmacıları Dergisi, 3(1), 121-128.
• Scherer, R. F., Luther, D. C., Wiebe, F. A. ve Adams, J. S. (1988). Dimensionality of coping: Factor stability using the ways of coping questionnaire. Psychological Reports, 62(3), 763-770.
• Stevens, J. P. (2002). Applied multivariate statistics for the social sciences. (Dördüncü baskı). Psychology Press.
• Tabachnick, B. G. ve Fidel, L. S. (2015). Using Multivariate Statistics.,(Baloğlu, M., Çev. Ed.). Ankara: Nobel Yayıncılık.
• Toker, N. (2005). Eğitimde Ölçme ve Değerlendirmenin Kullanımı ve Önemi, (http://www.egitim.com.tr/) (Erişim Tarihi: 05.06.2020).