ÖĞRETMEN ADAYLARINA YÖNELİK AKILLI TELEFONLARIN TASARIMINDA GÜVENLİK BEKLENTİLERİ ÖLÇEĞİNİN (ATTGBÖ) GELİŞTİRİLMESİ

Öz

Bu çalışmada öğretmen adaylarının akıllı telefonların tasarımında güvenlik beklentilerini belirlemek için bir ölçme aracı geliştirilmesi amaçlanmıştır. Ölçeğin geliştirilme sürecinde karma yöntem benimsenmiş, sıralı keşfedici desen kullanılmıştır. Bu süreçte alanyazın taraması yapılmış, dört adet odak grup görüşmesi gerçekleştirilmiştir. Alanyazın ve odak grup görüşmelerinden dayanak alınarak oluşturulan madde havuzunun dil ve kapsam geçerliğinin irdelenmesi ve pilot çalışmanın gerçekleştirilmesi sonrasında 44 önermeden oluşan 5’li likert tipinde düzenlenmiş taslak ölçek oluşturulmuştur. Veri toplama uygulamaları Eskişehir Osmangazi ve Anadolu Üniversitelerindeki öğretmen adaylarıyla yürütülmüştür. 1. uygulama ile 360 öğretmen adayına uygulanan taslak ölçek üzerinde açımlayıcı faktör analizi yapılmış, ölçeğin madde ve faktör yapısına ulaşılmıştır. 2. uygulamada 293 öğretmen adayından toplanan veri üzerinde doğrulayıcı faktör analizi yapılmış, beş faktör ve 21 maddeden oluşan Akıllı Telefonların Tasarımında Güvenlik Beklentileri Ölçeğine (ATTGBÖ) doğrulanmıştır. ATTGBÖ’nün alt boyutları “kullanıcıya özgü beklentiler”, “cihaza özgü beklentiler”, “entegrasyon beklentileri”, “sağlığa özgü beklentiler” ve “destek beklentileri” şeklindedir. Ölçeğin son haline ait Cronbach’s Alpha güvenirlik katsayısı 1. uygulama veri seti için .88, 2. uygulama veri seti için .85’tir. ATTGBÖ’nün akıllı telefonların tasarımı ve güvenlik beklentileriyle ilgili yapılacak çalışmalara katkı sunabileceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Akıllı telefon
• öğretmen adayları
• tasarımda güvenlik
• güvenlik beklentileri
• ölçek geliştirme

SAFETY EXPECTATIONS IN THE DESIGN OF SMARTPHONES SCALE (SEitDoSS) FOR PRE-SERVICE TEACHERS: A SCALE DEVELOPMENT STUDY

Abstract

In this study, it is aimed to develop a measurement tool to determine the safety expectations of pre-service teachers in the design of smartphones. For this purpose, mixed method was adopted and exploratory sequential design was used. A literature review and four focus group interviews were conducted. After examinations and a pilot implementation, a draft scale consisting of 44 propositions, arranged in a 5-point Likert type was created. Data collection practices were carried out with pre-service teachers at Eskişehir Osmangazi and Anadolu Universities. The draft scale was applied to 360 pre-service teachers as the 1st application, an exploratory factor analysis was performed on it. In the 2nd application, confirmatory factor analysis was performed on the data collected from 293 pre-service teachers, and The Safety Expectations Scale in the Design of Smartphones (SEitDoSS) consisting of five factors and 21 items was confirmed. The sub-dimensions of SEitDoSS are “user-specific expectations”, “device-specific expectations”, “integration expectations”, “health-specific expectations” and “support expectations”. The Cronbach's Alpha reliability coefficient of the final version of the scale is .88 for the first application dataset and .85 for the second application dataset. It is thought that SEitDoSS can contribute to studies on the design and safety expectations of smartphones.

Keywords

• Smartphone
• pre-service teacher
• safety by design
• safety expectations
• scale development

References

1. Bayram, N. (2010). Yapısal eşitlik modellemesine giriş AMOS uygulamaları. Bursa: Ezgi Kitabevi.
2. Büyükgöze, S. (2019). Mobil uygulama marketlerinin güvenlik modeli incelemeleri. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 12(1), 9-18.
3. Büyüköztürk, Ş. (2002). Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi Dergisi, 8(4), 470-483.
4. Büyüköztürk, Ş. (2009). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (9. baskı). Ankara: Pegem Akademi.
5. Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2019). Eğitimde bilimsel araştırma yöntemleri (26. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
6. Csibi, S., Griffiths, M. D., Demetrovics, Z., & Szabo, A. (2019). Analysis of problematic smartphone use across different age groups within the ‘components model of addiction’. International Journal of Mental Health and Addiction, 19, 616-631.
7. Erdoğan, Y., Bayram, S., & Deniz, L. (2007). Web tabanlı öğretim tutum ölçeği: Açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi çalışması. Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 4(2), 1-14.
8. Felt, A. P., Ha, E., Egelman, S., Haney, A., Chin, E., & Wagner, D. (2012, July). Android permissions: User attention, comprehension, and behavior. In Proceedings of The Eighth Symposium on Usable Privacy and Security (pp. 1-14).

9. Halcomb, E. J., & Hickman, L. (2015). Mixed methods research. Nursing Standard: Promoting excellence in nursing care, 29(32), 41-47.
10. Hale, A., Kirwan, B., & Kjellén, U. (2007). Safe by design: where are we now?. Safety Science, 45(1-2), 305-327.
11. Hoyle, R. H. (1995). Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications. California: Sage Publications.
12. Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55.
13. Ives, L. (2019). How can you stop your kids viewing harmful web content?. BBC News. https://www.bbc.com/news/business-47853554
14. Karaarslan, E., Demir, M., & Fetah, V. (2016). Akıllı Telefonlarda Gizlilik ve Mahremiyet: Durum Saptaması ve Öneriler (Privacy and Secrecy in Smart Phones: A Case Study and Recommendations). Akıllı Telefonlarda Gizlilik ve Mahremiyet: Durum Saptaması ve Öneriler. Akademik Bilişim Konferansı, 81-88.
15. Kelley, P. G., Consolvo, S., Cranor, L. F., Jung, J., Sadeh, N., & Wetherall, D. (2012, February). A conundrum of permissions: installing applications on an android smartphone. In International Conference on Financial Cryptography and Data Security (pp. 68-79). Springer, Berlin, Heidelberg.
16. Kenny, D. A. (2015). Measuring Model Fit. Web Sayfası. http://davidakenny.net/cm/fit.htm
17. Kieffer, K. M. (1998). Orthogonal versus Oblique Factor Rotation: A Review of the Literature regarding the Pros and Cons. The Annual Meeting of the American Educational Research Association, New Orleans, LA. Retrieved from https://eric.ed.gov/?id=ED427031
18. Kiran, H. (2023a). 67+ Revealing Smartphone Statistics For 2023. Techjury. https://techjury.net/stats-about/smartphone-usage/#gref
19. Kiran, H. (2023b). 51+ Scary Smartphone Addiction Statistics for 2023 [Nomophobia On The Rise]. Techjury. https://techjury.net/stats-about/smartphone-addiction/
20. Kwon, M. S., Yoon, O. S., Noh, G. Y., Chun, J., & Han, S. J. (2017). Smartphone Addiction Level and Smartphone Use Expectation in Adults. International Information Institute (Tokyo/Japan). Information: an International Interdisciplinary Journal, 20(8B), 6003-6010.
21. Meydan, C. H., & Şeşen, H. (2011). Yapısal eşitlik modellemesi AMOS uygulamaları. Ankara: Detay Yayıncılık.
22. Özen, Y., & Gül, A. (2007). Sosyal ve eğitim bilimleri araştırmalarında evren-örneklem sorunu. Atatürk Üniversitesi Kazım Karabekir Eğitim Fakültesi Dergisi, 15, 394-422.
23. Patır, S. (2009). Faktör analizi ile öğretim üyesi değerleme çalışması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(4), 69-86.
24. Peterson, R. A. (1994). A meta-analysis of Cronbach's coefficient alpha. Journal Of Consumer Research, 21(2), 381-391.
25. Rajabalinejad, M. (2019). Paradigm of Safety by Design. In MATEC Web of Conferences (Vol. 273, p. 01006). EDP Sciences.
26. Rindskopf, D., & Rose, T. (1988). Some theory and applications of confirmatory second-order factor analysis. Multivariate Behavioral Research, 23(1), 51-67.
27. Rodríguez-Sánchez, A., Salanova, M., Cifre, E., & Schaufeli, W. B. (2011). When good is good: A virtuous circle of self-efficacy and flow at work among teachers. Revista de Psicología Social, 26(3), 427-441.
28. Schmitt, N. (1996). Uses and abuses of coefficient alpha. Psychological Assessment, 8(4), 350-353.
29. Serksnis T. (2019) Safety by design. In Designing electronic product enclosures (pp. 181-186). Springer, Cham.
30. Sokol, D. K. (2013). “First do no harm” revisited. BMJ 2013; 347, 1-2, DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.f6426
31. Şimşek, Ö. F. (2007). Yapısal eşitlik modellemesine giriş¸ temel ilkeler ve Lisrel uygulamaları (1. Baskı). Ankara: Ekinoks Yayıncılık.
32. Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2007). Using multivariate statistics (Vol. 5). Boston, MA: Pearson.
33. Talan, T., Aktürk, C., Korkmaz, A., & Gülseçen, S. (2015). Üniversite öğrencilerinin akıllı telefon kullanımında güvenlik farkındalığı. Istanbul Journal of Open and Distance Education, 1(2), 61-75.
34. Tezbaşaran, E., & Gelbal, S. (2018). Temel bileşenler analizi ve yapay sinir ağı modellerinin ölçek geliştirme sürecinde kullanılabilirliğinin incelenmesi. Mersin University Journal of the Faculty of Education, 14(1), 225-252.
35. Turanlı, M., Taşpınar Cengiz, D., & Bozkır, Ö. (2012). Faktör analizi ile üniversiteye giriş sınavlarındaki başarı durumuna göre illerin sıralanması. Ekonometri ve İstatistik E-dergisi, (17), 45-68.
36. Turner, A. (2023). August 2023 Mobile User Statistics: Discover the Number of Phones in The World & Smartphone Penetration by Country or Region. Bankmycell. https://www.bankmycell.com/blog/how-many-phones-are-in-the-world
37. Varshney, K. R., & Alemzadeh, H. (2017). On the safety of machine learning: Cyber-physical systems, decision sciences, and data products. Big Data, 5(3), 246-255.
38. Yaşlıoğlu, M. M. (2017). Sosyal bilimlerde faktör analizi ve geçerlilik: Keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanılması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46, 74-85.