Developing an Attitude Scale for Three-Dimensional Modeling and 3D Modeling Course: A Validity and Reliability Study

Year 2020, Volume: 8 Issue: 16, 688 - 704, 20.10.2020

Ali İhsan Benzer Bünyamin Yıldız

https://doi.org/10.18009/jcer.749364

Cited By: 1

Abstract

The aim of this research was to develop a valid and reliable measurement instrument to explore attitudes of university students towards three-dimensional modeling and the course about it. The measurement instrument was designed as a 5-point Likert scale. A total of 204 university students took part in the research on the condition that they took courses on 3D modeling. On the data collected during the implementation, factor analysis was performed with varimax rotation technique of principal analysis methods. The factor analysis yielded three different factors which could explain 54% of the total variance under a total of 30 items. The resulting factors were named as “Importance”, “Interest”, and “Anxiety” by cause of the respective contents of the items under each factor. The reliability coefficient of the entire scale was calculated as 0.94. The same value was found to be 0.90, 0.91 and 0.82 for each of the separate factors, respectively.

Keywords

attitude, scale development, three-dimensional modeling, university students, validity and reliability

3 Boyutlu Modelleme ve Dersine Yönelik Tutum Ölçeği: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Abstract

Bu araştırmayla üniversite öğrencilerinin 3 boyutlu modellemeye ve dersine yönelik tutumlarını ölçebilecek geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı geliştirmek amaçlanmıştır. Ölçek 5`li likert tipinde hazırlanmıştır. Araştırma, 3 boyutlu modelleme ile ilgili ders almış toplam 204 üniversite öğrencisiyle yürütülmüştür. Toplanan veriler üzerinde temel bileşen analizi yöntemi/varimax döndürme tekniği ile faktör analizi yapılmıştır. Faktör analizi sonucunda, 30 maddeden oluşan toplam varyansın % 54’ünü açıklayan, üç faktörden oluşan bir ölçek elde edilmiştir. Ölçeği oluşturan faktörlere, içerdikleri maddelerin içerikleri ile uyumlu olacak şekilde sırasıyla “Önem”, “İlgi”, ve “Kaygı” isimleri verilmiştir. Ölçeğin faktör analizi gerçekleştirildikten sonra ölçeğin tamamı ve her bir faktör için ayrı ayrı güvenirlik katsayısı hesaplanmıştır. Ölçeğin tamamı için güvenirlik katsayısı 0,94 olarak bulunmuştur. Ölçeği oluşturan “Önem”, “İlgi”, ve “Kaygı” faktörlerine ait güvenirlik katsayıları sırasıyla 0,90, 0,91 ve 0,82 olarak bulunmuştur.

Keywords

3 boyutlu modelleme, geçerlik ve güvenirlik, ölçek geliştirme, tutum, üniversite öğrencileri

References

• Anderson, J. C., & 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.
• Bakar, K. A., Tarmizi, R. A., Mahyuddin, R., Elias, H., Luan, W. S., & Ayub, A. F. M. (2010). Relationships between university students’ achievement motivation, attitude and academic performance in Malaysia. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2(2), 4906-4910.
• Benzer, A. I., & Yıldız, B. (2019). The effect of computer-aided 3D modeling activities on pre-service teachers’ spatial abilities and attitudes towards 3D modeling. Journal of Baltic Science Education, 18(3), 335-348.
• Birgin, O., & Demirkan, H. (2017). Yatılı bölge ortaokulu öğrencilerinin matematiğe yönelik tutumlarının bazı değişkenler bakımından incelenmesi. E-Uluslararası Eğitim Araştırmaları Dergisi, 8(2), 1-15.
• Birgin, O., & Küçük, M. (2012). Alternatif ölçme-değerlendirme araç ve yöntemleri. M. Küçük & Y. Geçit (Eds.), Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme (s. 159-220). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Bull, G., Chiu, J., Berry, R., Lipson, H., & Xie, C. (2014). Advancing children’s engineering through desktop manufacturing. J.M. Spector, M.D. Merrill, J. Elen, & M.J. Bishop (Eds.) Handbook of research on educational communications and technology (s. 675-688). New York: Springer.
• Büyüköztürk, Ş. (2017). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Ankara: Pegem Akademi.
• Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi.
• Dere, H. E. (2017). Web tabanlı 3B tasarım uygulamalarının ortaokul öğrencilerinin uzamsal görselleştirme ve zihinsel döndürme becerilerine etkisi. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Başkent Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Ekici, G. (2002). Biyoloji öğretmenlerinin laboratuvar dersine yönelik tutum ölçeği (BÖLDYTÖ). Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 22, 62-66.
• Halıcı, S. M., Turhan, G. D., Aksu, M. S., & Varinlioğlu, G. (2017, Haziran). Uzay mimarlığında sayısal tasarım ve üretim araçlarının değerlendirilmesi üzerine Mars özelinde bir çalışma. A. Gönenç Sorguç, Ç. F. Özgenel & M. Kruşa Yemişcioğlu (Ed.), 11. Mimarlıkta Sayısal Tasarım Ulusal Sempozyumu Bildiri Kitabı (s. 22-31) içinde, Ankara.
• Hooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. R. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60.
• Huang, T. C., Chen, M. Y., & Lin, C. Y. (2019). Exploring the behavioral patterns transformation of learners in different 3D modeling teaching strategies. Computers in Human Behavior, 92, 670-678.
• Johnson, L., Adams Becker, S., Estrada, V., & Freeman, A. (2015). NMC horizon report: 2015 K-12 edition. Austin, Texas: The New Media Consortium.
• Karasar, N. (2016). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler, teknikler (31. Basım), Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Katz, D. (1960). The functional approach to the study of attitudes. Public Opinion Quarterly, 24(2), 163-204.
• Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling (2. Basım), New York: Guilford Press.
• Koyuncu, İ., & Kılıç, A. F. (2019). Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanımı: Bir doküman incelemesi. Eğitim ve Bilim, 44(198).
• Kurtuluş, A., & Uygan, C. (2010). The effects of Google Sketchup based geometry activities and projects on spatial visualization ability of student mathematics teachers. Procedia Social and Behavioral Sciences, 9, 384-389.
• Küçük, S., Kapakin, S., & Göktaş, Y. (2015). Tıp Fakültesi Öğrencilerinin Mobil Artırılmış Gerçeklikle Anatomi Öğrenimine Yönelik Görüşleri. Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 5(3), 316-323.
• Lee, E. A. L., & Wong, K. W. (2014). Learning with desktop virtual reality: Low spatial ability learners are more positively affected. Computers & Education, 79, 49-58.
• Martín-Dorta, N., Saorín, J. L., & Contero, M. (2008). Development of a fast remedial course to improve the spatial abilities of engineering students. Journal of Engineering Education, 97(4), 505-513.
• Nicolaidou, M., & Philippou, G. (2003). Attitudes towards mathematics, self-efficacy and achievement in problem solving. European Research in Mathematics Education III. Thematic Group 2, 1-11.
• O’Malley, S., 2015. 3D modeling and animation. http://um3d.dc.umich.edu/wp-content/uploads/2015/10/3D-Modeling-and-Animation-Novice.pdf adresinden erişildi
• Peker, M., & Mirasyedioğlu, Ş. (2003). Lise 2. sınıf öğrencilerinin matematik dersine yönelik tutumları ve başarıları arasındaki ilişki. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 14, 157-166.
• Šafhalter, A., Vukman, K. B., & Glodež, S. (2016). The effect of 3D-modeling training on students’ spatial reasoning relative to gender and grade. Journal of Educational Computing Research, 54(3), 395-406.
• Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, 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.
• Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2010). A beginner's guide to structural equation modeling (3. Basım). New York: Routledge / Taylor & Francis.
• Spallone, R. (2015). Digital reconstruction of demolished architectural masterpieces, 3D modeling, and animation: The Case Study of Turin Horse Racing by Mollino. S. Brusaporci (Ed.), Handbook of Research on Emerging Digital Tools for Architectural Surveying, Modeling, and Representation (s. 476-509). Hershey: IGI Global.
• Sun, R., Wu, Y. J., & Cai, Q. (2019). The effect of a virtual reality learning environment on learners’ spatial ability. Virtual Reality, 23(4), 385-398.
• Tavşancıl, E. (2014). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi (5. Basım), Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Taylor, B. (2016). Evaluating the benefit of the maker movement in K-12 STEM education. Electronic International Journal of Education, Arts, and Science (EIJEAS), 2, 1-22.
• Toptaş, V., Çelik, S., & Karaca, E. T. (2012). Improving 8th grades spatial thinking abilities through a 3D modeling program. The Turkish Online Journal of Educational Technology (TOJET), 11(2), 128-134.
• Varinlioğlu, G., Alaçam, S., Başarır, L., Genca, Ö., & Üçok, I. (2016). Bilgisayar destekli teknik çizimde yeni yaklaşımlar: Temsil araçları arası dönüşüm. Yapı, 419, Ekim, 137-141.
• Yenilmez, K., & Özabacı, N. Ş. (2003). Yatılı öğretmen okulu öğrencilerinin matematik ile ilgili tutumları ve matematik kaygı düzeyleri arasındaki ilişki üzerine bir araştırma. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 14, 132-146.
• Yeşilyurt, S., & Gül, Ş. (2009). Biyoloji tutum ölçeği. Erzincan Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 11(2), 239-258.
• Yılmaz, R. M., Karaman, A., Karakuş, T., & Göktaş, Y. (2014). İlköğretim öğrencilerinin 3 boyutlu sanal öğrenme ortamlarına yönelik tutumları: Second life örneği. Ege Eğitim Dergisi, 15(2), 538-555.
• Yue, J. (2008). Spatial visualization by realistic 3D views. Engineering Design Graphics Journal, 72(1), 28-38.
• Yücel, Z., & Koç, M. (2011). İlköğretim öğrencilerinin matematik dersine karşı tutumlarının başarı düzeylerini yordama gücü ile cinsiyet arasındaki ilişki. İlköğretim Online, 10(1), 133-143.