Öğretim Elemanlarının Öğretim Hizmetinin Niteliğini Değerlendirmesi Ölçeğinin Geliştirilmesi

Year 2022, , 693 - 715, 21.12.2022

Alev Orhan , Nuray Senemoğlu

https://doi.org/10.18009/jcer.1161728

Abstract

Son yıllarda dünyada ve ülkemizde Üniversite sayılarının artmasıyla gündeme gelen en önemli sorun nicel büyümeden nitel büyümeye geçişin sağlanabilmesi ve niteliğin korunmasıdır. Bu araştırmanın temel amacı; öğretim elemanları açısından yükseköğretimin öğretim hizmetinin niteliğini belirleyecek bir ölçek geliştirmektir. Çalışmada nicel araştırma yöntemlerinden biri olan tarama modeli kullanılmıştır. Açımlayıcı faktör analizi için R programı kullanılmış olup toplamda 360 öğretim elemanına uygulanmıştır. Faktör analizi neticesinde tek boyutlu, 13 maddeden oluşan toplamda % 51 varyansın açıklandığı bir ölçek elde edilmiştir. Doğrulayıcı faktör analizi için R programı kullanılmış olup toplamda 200 öğretim elemanına uygulanmıştır. Model uyumu için gerçekleştirilen analizlerde RMSEA 0.08 ve SRMR değeri 0.06, GFI – CFI- TLI-IFI değerleri .99, NFI- AGFI değeri ise .98 olarak bulunmuştur. Bu değerler açıklayıcı faktör analizi sonucunda oluşan yapının model uyumunun sağlandığını göstermektedir.

Keywords

Yükseköğretim, öğretim elemanı, öğretim hizmeti niteliği, ölçek geliştirme

Developing the Rating Scale for the Quality of Teaching Services of Instructors

Abstract

The most important problem that has come to the agenda with the increase in the number of universities in the world and in our country in recent years is to ensure the transition from quantitative growth to qualitative growth and to preserve the quality. The main purpose of this research is to create a scale that will determine the quality of the teaching service of higher education from the point of view of students. The survey model, which is one of the quantitative research methods, was used in the study. The data obtained from 360 university teacher were analyzed using the R program. As a result of factor analysis, a 1-dimensional scale consisting of 13 items was obtained. The results obtained show that the 1-factor structure of the scale can explain 51 % of the total variance For the confirmatory factor analysis, however, the information obtained from 200 university teachers was analyzed using the R program. The values are obtained as RMSEA 0.08 and SRMR 0.06 value .06, GFI-CFI-TLI-IFI value .99, NFI- AGFI value .98 in the analysis performed for the model fit. These values indicate that the model fit of the structure formed as a result of the explanatory factor analysis is achieved.

Keywords

Higher education, teaching staff, quality of teaching service, scale development

References

• Agricola, B. T., Prins, F. J., van der Schaaf, M. F., & van Tartwijk, J. (2021). Supervisor and student perspectives on undergraduate thesis supervision in higher education. Scandinavian Journal of Educational Research, 65(5), 877-897.
• Arco-Tirado, J. L., Fernández-Martín, F. D., & Fernández-Balboa, J. M. (2011). The impact of a peer-tutoring program on quality standards in higher education. Higher Education, 62(6), 773-788.
• Bakioğlu, A., & Tatık, R. Ş. (2020). Öğretim ve araştırma sorumluluklarının dağılımının araştırma üniversiteleri bağlamında incelenmesi. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20(1), 548-569.
• Beyaztaş, D. İ. (2014). Başarılı öğrencilerin öğrenme yaklaşımları ve etkili öğrenmeye ilişkin önerileri. [Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü] https://tez.yok.gov.tr/ulusaltezmerkezi/378550
• Browne, M. W., & R. Cudeck. (1993). “Testing structural equation models.” In Alternative ways of assessing model fit, edited by K. A. Bollen, and J. S. Long. Newbury Park, CA: Sage.
• Budevici-Paiu, L. (2020). The necessity of change and development of the higher education institution in the age of globalisation. Revista Românească pentru Educaţie Multidimensională, 12(1), 350-356.
• Buluş, M. (2011). Öğretmen adaylarında bireysel farklılıklar perspektifinden amaç yönelimleri, denetim odağı ve akademik başarı. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 11(2), 529-546.
• Büyüköztürk, Ş. (2001). Sosyal bilimler için veri analiz el kitabı. Ankara: Pegem A Yayıncılık.
• Davis, L. L. (1992). Instrument review: Getting the most from a panel of experts. Applied Nursing Research, 5(4), 194-197.
• Duman,S.,N. & Taş, İ.,D. (2021). Eğitim fakülteli olmak (Kırıkkale Üniversitesi örneği). Ulusal Eğitim Akademi Dergisi, 5(1), 112-130.
• Gülbak, O. (2020). Öğretim üyeleri perspektifinden araştırma üniversitesi girişimi: bir vakıf üniversitesi örneği. Üniversite Araştırmaları Dergisi, 3(3), 124-130.
• Gümüş, S. (2018). State level higher education boards in the usa and reform suggestions for Turkey: Governance, quality assurance, and finance. Eğitim ve Bilim, 43(193), 45-61.
• Gür,B.,S. & Özer,M. (2012). Türkiye’de yükseköğretimin yeniden yapılandırılması ve kalite güvence sistemi. SETA çalıştay. Zonguldak.
• Hagenauer, G., Muehlbacher, F., & Ivanova, M. (2022). “It’s where learning and teaching begins-is this relationship”-insights on the teacher-student relationship at university from the teachers’ perspective. Higher Education, 1-17.
• Hanefar, S. B. M., Nusrat, A. N. N. Y., & Rahman, S. (2022). Enhancing teaching and learning in higher education through formative assessment: Teachers’ perceptions. International Journal of Assessment Tools in Education, 9(1), 61-79.
• Heyneman, S. P. (2004). International education quality. Economics of Education Review, 23(4), 441-452.
• Hodson, P., & Thomas, H. (2003). Quality assurance in higher education: fit for the new millennium or simply year 2000 compliant?. Higher Education, 45(3), 375-387.
• Iliyasu, R., & Etikan, I. (2021). Comparison of quota sampling and stratified random sampling. Biom. Biostat. Int. J. Rev, 10, 24-27.
• İlhan, E., & Kalaycı, N. (2018). Üniversitelerin lisans programlarında uygulanan çekirdek programların değerlendirilmesi. Journal of Higher Education, 8(3), 264-281.
• Karasar, N. (2016). Bilimsel irade algı çerçevesi ile bilimsel araştırma yöntemi kavramlar ilkeler teknikler. (31. Basım). Ankara: Nobel Yayınları.
• Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling. Guilford publications.
• Koğar, H. (2021). R ile geçerlik ve güvenirlik analizleri. Ankara: PEGEM Akademi.
• Kutluca, T., Birgin, O. & Çatlıoğlu, H. (2007). Öğretimde planlama ve değerlendirme dersi uygulama etkinliklerinin öğretmen adaylarına sağladığı faydalar. Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20(1), 89-110.
• Marga, A. (2006). The cultural legitimacy of the European university. Higher Education in Europe, 31(4), 425-438.
• Mulaik, S. A. (1988). Confirmatory factor analysis. In J. R. Nesselroade & R. B. Cattell (Eds.), Handbook of multivariate experimental psychology (259–288). NY: Plenum Press.
• Noaman, A. Y., Ragab, A. H. M., Madbouly, A. I., Khedra, A. M., & Fayoumi, A. G. (2017). Higher education quality assessment model: towards achieving educational quality standard. Studies in Higher Education, 42(1), 23-46.
• Ölmez-Ceylan, Ö. (2019). Yükseköğretimin yeniden yapılandırılması sürecine ilişkin görüşler temelinde yeni bir yasa için öneriler. [Ege Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü]. https://tez.yok.gov.tr/ulusaltezmerkezi/545271
• Schoepp, K. (2017). The state of course learning outcomes at leading universities. Studies in Higher Education, 44(4), 615-627.
• Schreiber, J. B., Nora, A., Stage, F. K., Barlow, E. A., & King, J. (2006). Reporting structural equation modeling and confirmatory factor analysis results: A review. The Journal of Educational Research, 99(6), 323-338.
• Sedgwick, P. (2013). Stratified cluster sampling. BMJ, 347.
• Senemoğlu, N. (1988). Öğrenme düzeyini yükseltme. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 3(3), 105-115.
• Senemoğlu, N. (1994). Üniversite mezunu öğrencilerin görüşlerine göre öğretim elemanlarının öğretim etkinlikleri ve öğretmenlik meslek bilgisi ihtiyaçları. I. Eğitim Bilimleri Kongresi, 1, 207-218.
• Sideridis, G. D., & Jaffari, F. (2022). An R function to correct fit indices and omnibus tests in confirmatory factor analysis. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 55(1), 48-70.
• Sun, J. (2005). Assessing goodness of fit in confirmatory factor analysis. Measurement and evaluation in counseling and development, 37(4), 240-256.
• Şahin, İ., Zoraloğlu, Y. R., & Şahin-Fırat, N. (2010). Üniversite öğrencilerinin eğitimsel amaçlarına ulaşmalarını etkileyen etkenlere ilişkin görüşleri. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 11(2), 133-154.
• Taherdoost, H. (2016). Sampling methods in research methodology; how to choose a sampling technique for research. International Journal of Academic Research in Management (IJARM), 5(2), 18-27.
• Tonta, Y., & Kucuk, M. E. (2005). Main dynamics of the transition from industrial society to information society. Turkish Librarianship, 19(4), 449-462.
• Velicer, W. F., Eaton, C. A., & Fava, J. L. (2000). Construct explication through factor or component analysis: A review and evaluation of alternative procedures for determining the number of factors or components. In R. D. Goffin & E. Helmes, eds., Problems and solutions in human assessment (p.p. 41-71). Boston: Kluwer
• Yavuz, G., & Doğan, N. (2015). Boyut sayısı belirlemede Velicer’in map testi ve Horn’un paralel analizinin kullanılması. Hacettepe University Journal of Education, 30(3), 176-188.
• Yükseköğretim Kurulu (2019a). Türkiye yükseköğretim sistemi. Ankara. http://www.yok.gov.tr/(erişim tarihi 05/10/2021)
• Yükseköğretim Kurulu (2019b). Üniversite izleme ve değerlendirme genel raporu. Ankara. http://www.yok.gov.tr/(erişim tarihi 05/10/2021)
• Yükseköğretim Kurulu (2021). Yükseköğretim üniversiteler istatistik raporu. Ankara. http://www.yok.gov.tr/ (erişim tarihi 05/01/2022)
• Zhu, X., & Sharp, J. G. (2022). Service quality’ and higher education: investigating Chinese international student and academic perspectives at a UK university. Journal of Further and Higher Education, 46(1), 1-19.