INVESTIGATIONS OF THE RELATIONSHIPS BETWEEN COGNITIVE ABSORPTION, PERCEIVED LEARNING AND SELF-DIRECTED LEARNING IN UNIVERSITY STUDENTS

Yıl 2022, Sayı: 42, 45 - 63, 31.12.2022

Aydıner Birsin Yıldız , Baki Yılmaz

Öz

The aim of this study is to examine the relationships between cognitive absorption, perceived learning, and self-directed learning in university students of distance education students. The study group of the research consisted of 238 (female=167, male=71) students who participated in the research with the principle of voluntariness in line with the easily accessible sampling method. This research is descriptive research conducted in the scanning model. In the study, data were collected through the “Cognitive Absorption Scale”, “Perceived Learning Scale” and “Self-Directed Learning Scale”. According to the results obtained, gender is a determinant for perceived learning and cognitive absorption. The device used affects the level of cognitive absorption. Students with a high level of cognitive absorption state that they would prefer formal education if they had the right to choose. Extracurricular technology use is a determinant of cognitive absorption. Self-directed learning and perceived learning are in a positive relationship. Based on these findings, it is suggested that efforts should be made to increase students' self-directed learning.

Anahtar Kelimeler

cognitive absorption, distance learning, perceived learning, self-directed learning

ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNDE BİLİŞSEL KAPILMA, ALGILANAN ÖĞRENME VE ÖZGÜDÜMLÜ ÖĞRENME ARASINDAKİ İLİŞKİLERİN İNCELENMESİ

Öz

Araştırmanın amacı, uzaktan eğitim sürecindeki üniversite öğrencileri örnekleminde bilişsel kapılma, algılanan öğrenme ve özgüdümlü öğrenme arasındaki ilişkilerin incelenmesidir. Araştırmanın örneklem grubu, kolay ulaşılabilir örneklem yöntemi doğrultusunda gönüllülük ilkesiyle araştırmaya katılan 238 (kadın=167, erkek=71) öğrenciden oluşmuştur. Tarama modelinde yürütülmüş betimsel bu araştırmada kullanılan veriler Usluel ve Vural (2009) tarafından Türkçe uyarlaması yapılan “Bilişsel Kapılma Ölçeği”, Albayrak, Güngören ve Horzum (2014) tarafından Türkçe uyarlaması yapılan “Algılanan Öğrenme Ölçeği” ve Yurdugül ve Alsancak Sırakaya tarafından Türkçe uyarlaması yapılan “Çevrimiçi Öğrenme Hazır Bulunuşluluk Ölçeğinin” alt boyutu olan “Özgüdümlü Öğrenme Ölçeği” aracılığıyla elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre cinsiyet, algılanan öğrenme ve bilişsel kapılma için bir belirleyicidir. Kullanılan cihaz ve ders dışı teknoloji kullanımı bilişsel kapılma düzeyini etkilemektedir. Ayrıca yüksek bilişsel kapılma düzeyine sahip öğrenciler, tercih hakları olsa örgün eğitimi tercih edeceklerini belirtmişlerdir. Özgüdümlü öğrenme ile algılanan öğrenme arasında ise pozitif yönlü bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Bu bulgulardan hareketle öğrencilerin, özgüdümlü öğrenme düzeylerini yukarı çekebilmeleri adına çaba sarf etmeleri önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler

algılanan öğrenme, bilişsel kapılma, uzaktan eğitim, özgüdümlü öğrenme

Kaynakça

• Agarwal, R., & Karahanna, E. (2000). Time flies when you're having fun: Cognitive absorption and beliefs about information technology usage. MIS Quarterly, 24, 665-694. doi: 10.2307/3250951
• Akhter, N. (2013). Relationship between internet addiction and academic performance among university undergraduates. Educational Research and Reviews, 8(19), 1793-1796. doi: 10.5897/ERR2013.1539
• Akif, Ö. (2021). Covid-19 pandemi sürecinde bilişim teknolojileri bağımlılığı. Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(1), 195–219. doi: 10.31463/aicusbed.903612
• Alavi, M., Marakas, G. M., & Yoo, Y. (2002). A comparative study of distributed learning environments on learning outcomes. Information Systems Research, 13, 404–415. doi: 10.1287/isre.13.4.404.72
• Albayrak, E., Güngören, Ö. C., & Horzum, M. B. (2014). Algılanan öğrenme ölçeğinin Türkçeye uyarlaması. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 33(1), 1-14.
• Ansar, F., Ali W., Khattak, A., Naveed, H., & Zeb, S. (2020). Undergraduate students’ perception and satisfaction regarding online learning system amidst Covid-19 pandemic in Pakistan. J Ayub Med Coll Abbottabad, 32(4), 644-650.
• Askew, K. L. (2012). The relationship between cyberloafing and task performance and an examination of the theory of planned behavior as a model of cyberloafing. Graduate theses, University of South Florida. Florida.
• Askew, K., Buckner, J. E., Taing, M. U., Ilie, A., Bauer, J. A., & Coovert, M. D. (2014). Explaining cyberloafing: The role of the theory of planned behavior. Computers in Human Behavior, 36, 510-519. doi: 10.1016/j.chb.2014.04.006
• Astleitner, H., & Steinberg, R. (2005). Are there gender differences in web-based learning? An integrated model and related effect sizes. AACE Journal, 13(1), 47-63.
• Ayas, T., & Horzum, M. B. (2012). İlköğretim öğrencilerinin sanal zorba ve mağdur olma durumu. İlköğretim Online, 11(2), 369-380.
• Bağrıaçık Yılmaz, A. (2017). Lisansüstü öğrencilerinin siber aylaklık düzeylerinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi: Karma bir çalışma. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 18(2), 113-134.
• Balcı, E., Durmuş, H., & Sezer, L. (2021). Corona günlerinde uzaktan eğitim bağımlılık gelişiminde bir risk oluşturur mu? Bağımlılık Dergisi, 22(1), 100-102.
• Barnes, S. J., Pressey, A. D., & Scornavacca, E. (2019). Mobile ubiquity: Understanding the relationship between cognitive absorption, smartphone addiction and social network services. Computers in Human Behavior, 90, 246-258. doi: 10.1016/j.chb.2018.09.013
• Basri S, Hawaldar, I. T., Nayak, R., & Rahiman, H. U. (2022). Do academic stress, burnout and problematic ınternet use affect perceived learning? Evidence from India during the Covid-19 pandemic. Sustainability, 14(3), 1409. doi: 10.3390/su14031409
• Batista, I. V., & Cornachione, E. B. (2014). Learning styles influences on satisfaction and perceived learning: Analysis of an online business game. In Developments in Business Simulation and Experiential Learning: Proceedings of the Annual ABSEL Conference, 32, 22-30.
• Baturay, M. H., & Toker, S. (2015). An investigation of the impact of demographics on cyberloafing from an educational setting angle. Computers in Human Behavior, 50, 358-366. doi: 10.1016/j.chb.2015.03.081
• Blanchard, A. L., & Henle, C. A. (2008). Correlates of different forms of cyberloafing: The role of norms and external locus of control. Computers in Human Behaviour, 24, 1067–1084. doi: 10.1016/j.chb.2007.03.008
• Blume, L. B., & Zembar, M. J. (2011). Gender and Academic Achievement. Pearson Allyn Bacon: Prentice Hall.
• Büyüköztürk, Ş., Kılıç, Ç. E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2008). Bilimsel Araştırma Yöntemleri (2.Basım). Ankara: Pegem Akademi.
• Cai, Z., Fan, X., & Du, J. (2017). Gender and attitudes toward technology use: A meta-analysis. Computers & Education, 105, 1-13. doi: 10.1016/j.compedu.2016.11.003
• Carswell, A. D., & Venkatesh, V. (2002). Learner outcomes in an asynchronous distance education environment. International Journal of Human Computer Studies, 56(5), 475-494. doi: 10.1006/ijhc.2002.1004
• Caspi, A., & Blau, I. (2008). Social presence in online discussion groups: Testing three conceptions and their relations to perceived learning. Social Psychology of Education, 11(3), 323-346.
• Caspi, A., Chajut, E., & Saporta, K. (2008). Participation in class and in online discussions: Gender differences. Computers & Education, 50(3), 718-724. doi: 10.1016/j.compedu.2006.08.003
• Ceyhan, E. (2010). Problemli internet kullanım düzeyi üzerinde kimlik statüsünün, internet kullanım amacının ve cinsiyetin yordayıcılığı, Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 10(3), 1323-1355.
• Çınar, O., & Cinisli, Z. (2018). Beden eğitimi ve spor öğretmenliği bölümü öğrencilerinin siber aylaklık davranışları, Beden Eğitimi ve Spor Araştırmaları Dergisi, 10(1), 39-48.
• Cohen J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. (2nd edn.) Á/L: Erbaum Press, Hillsdale, NJ, USA.
• Creswell, J.W. (2012). Educational Research: Planning, Conducting, and Evaluating Quantitative and Qualitative Research (4th Editions). Boston: Pearson Education.
• Daniels, H. L. (2000). Interaction of cognitive style and learner control in a hypermedia environment. International Journal of Instructional Media, 27(4), 369-382.
• De Lara, P. Z. M. (2007). Relationship between organizational justice and cyberloafing in the workplace: Has “anomia” a say in the matter? CyberPsychology & Behavior, 10(3), 464-470. doi: 10.1089/cpb.2006.9931
• Demir Kaymak, Z., & Horzum, M. B. (2022). Student Barriers To Online Learning As Predictors Of Perceived Learning And Academic Achievement. Turkish Online Journal of Distance Education (TOJDE), 23(2), 97-106. doi: 0.17718/tojde.1096250
• Demir, Y., & Kutlu, M. (2017). İnternet bağımlılığı, akademik erteleme ve akademik başarı arasındaki ilişkiler. The Journal of Academic Social Science Studies, 61, 91-105.
• Dijk, J. V., & Hacker, K. (2003). The digital divide as a complex and dynamic phenomenon, The Information Society: An International Journal, 19(4), 315-326. doi: 10.1080/01972240309487
• Doğusoy, B., Sevinç, M., & Ergün, H. (2020). Öğretmen adaylarının siber aylaklık davranışlarının farklı değişkenlere göre incelenmesi. Kastamonu Education Journal, 28(3), 1321-1332. doi: 10.24106/kefdergi.3898
• Dursun, Ö. Ö., & Çuhadar, C. (2015). Sosyal ağ kullanıcılarının bilişsel kapılma düzeyleri. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(1), 241-253.
• Dursun, Ö. Ö., Dönmez, O., & Akbulut, Y. (2018). Predictors of cyberloafing among preservice information technology teachers, Contemporary Educational Technology, 9(1), 22-41.
• Emre, O., Ulutaş A., Nisan F., & Görgen A. N. (2019). Üniversite öğrencilerinde teknoloji ve internet bağımlılığı arasındaki ilişkinin incelenmesi. Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri, 9(2), 167–182.
• Erdan, S. (2014). Sanal laboratuvarın, öğrenenlerin akademik başarılarına ve algılanan öğrenmelerine etkisi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Eskişehir.
• Ergün, E., & Altun, A. (2012). Öğrenci gözüyle siber aylaklık ve nedenleri. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama Dergisi, 2(1), 36-53.
• Eunjoo, O. (2006). Current practices in blended instruction. Unpublished doctoral dissertation, The University of Tennessee, Knoxville.
• Gencer, S. L., & Koç, M. (2012). Internet abuse among teenagers and its relations to internet usage patterns and demographics. Journal of Educational Technology & Society, 15(2), 25-36.
• Glass, J., & Sue, V. (2008). Student preferences, satisfaction, and perceived learning in an online mathematics class. MERLOT Journal of Online Learning and Teaching, 4(3), 325-338.
• Gökel, Ö. (2020). Teknoloji bağımlılığının çeşitli yaş gruplarındaki çocuklara etkileri hakkındaki ebeveyn görüşleri. Cyprus Turkish Journal of Psychiatry and Psychology, 2(1), 41–47. doi: 10.35365/ctjpp.20.2.6
• Hayıt, T., & Dönmez, T. (2016). Üniversite öğrencilerinin siber aylaklık profilleriyle bilişsel kapılma düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Journal of Research in Education and Teaching, 5,146-150.
• Kartal, G. (2019). Transaksiyonel bulunuşluk ölçeğinin Türkçe’ye uyarlanması ve algılanan öğrenme ile ilişkisinin incelenmesi. Yüksek lisans tezi, Sakarya Üniversitesi, Sakarya.
• Knowles, M. S. (1975). Self-directed learning: A guide for learners and teachers. Sage Journals, 2(2), 256-257.
• Küçükvardar, M., & Tıngöy, Ö. (2018). Teknoloji bağımlılığının semptomlar temelinde incelenmesi. AJIT-e Online Academic Journal of Information Technology, 9(35), 111–123. doi: 10.5824/1309-1581.2018.5.008.x
• Li, N., & Kirkup, G. (2007). Gender and cultural differences in internet use: A study of China and the UK, Computers & Education, 48(2), 301-317. doi: 10.1016/j.compedu.2005.01.007
• Lin, B., & Hsieh, C. T. (2001). Web-based teaching and learner control: A research review. Computers & Education, 37(4), 377–386. doi: 10.1016/S0360-1315(01)00060-4
• Nistor, N. (2013). Stability of attitudes and participation in online university courses: Gender and location effects. Computers & Education, 68, 284-292. doi: 10.1016/j.compedu.2013.05.016
• Nistor, N., & Neubauer, K. (2010). From participation to dropout: Quantitative participation patterns in online university courses. Computers & Education, 55(2), 663–672. doi: 10.1016/j.compedu.2010.02.026
• Prabhu, M. N. B., Bolar, K., Mallya, J., Roy, P., Payini, V., & Thirugnanasambantham, K. (2022). Determinants of hospitality students' perceived learning during Covid 19 pandemic: Role of interactions and self-efficacy. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education, 30, 100335. doi: 10.1016/j.jhlste.2021.100335
• Rovai, A. P., Wighting, M. J., Baker, J. D., & Grooms, L. D. (2009). Development of an instrument to measure perceived cognitive, affective, and psychomotor learning in traditional and virtual higher education classroom settings, Internet and Higher Education, 121(1), 7-13. doi: 10.1016/j.iheduc.2008.10.002
• Şahin, Y. L. (2020). Facebook sosyal ağ̆ kullanıcılarının akademik erteleme davranışları ile eğitsel ortamlardaki siber aylaklık durumlarının incelenmesi. Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 21(1), 629-666. https://doi.org/10.29299/kefad.2020.21.01.017
• Schunk, D. H. (2004). Learning theories: An educational perspective. Upper Saddle River, NJ: Pearson.
• Şenel, S., Günaydın, S., Sarıtaş, M. T., & Çiğdem, H. (2019). Üniversite öğrencilerinin siber aylaklık seviyelerini yordayan faktörler. Kastamonu Eğitim Dergisi, 27(1), 95-105.
• Sharma, A., & Alvi, I. (2021). Evaluating pre and post Covid 19 learning: An empirical study of learners’ perception in higher education. Education and Information Technologies, 26(6), 7015-7032.
• Song, L., & Hill, J. R. (2007). A conceptual model for understanding self-directed learning in online environments, Journal of Interactive Online Learning, 6(1), 27-41.
• Şumuer, E., Gezgin, D. M., & Yıldırım, S. (2018). Üniversite öğrencilerinin ders sırasında öğretim amacı dışında mobil telefon kullanımına etki eden faktörlerin incelenmesi. Sakarya University Journal of Education, 8(4), 7-19. doi: 10.19126/suje.378459
• Tanrıverdi, Ö. (2017). Ergenlerin bilişsel kapılma düzeyleri ile siber aylaklık etkinlikleri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul.
• Tanrıverdi, Ö., & Karaca, F. (2018). Ergenlerin demografik özelliklerine göre bilişsel kapılma ve siber aylaklık etkinlik düzeylerinin incelenmesi. Addicta: The Turkish Journal On Addictions, 5(2), 285-315. doi: 10.15805/2018.5.2.0052
• Thorson, C., Goldiez, B., & Le, H. (2008). Constructing the tendency toward presence inventory. Journal of Human–Computer Studies, 67(1), 62–78. doi: 10.1016/j.ijhcs.2008.08.006
• Tozkoparan, S. B., & Kuzu, A. (2019). The relationship between fear of missing out (fomo) levels and cyberloafing behaviors of teacher candidates. Anadolu Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(1), 87-110. doi: 10.18039/ajesi.520825
• Turan, S., Yaman, M. S., Genç, H. İ., Dönmez, A., Hergüner, G., & Yaman, Ç. (2022). Predictive of perceived learning: Academic motivation and attitudes to mobile learning. TOJET: The Turkish Online Journal of Educational Technology, 21(1), 106-113.
• Ugrin, J. C., Pearson, J. M., & Odom, M. D. (2008). Profiling cyber-slackers in the workplace: Demographic, cultural, and workplace factors, Journal of Internet Commerce, 6(3), 75-89. doi: 10.1300/J179v06n03_04
• Ünsal, H., & Ekşioğlu, S. (2019). Üniversite öğrencilerinin web teknolojilerinde bilişsel kapılma durumları. International Social Mentality and Researcher Thinkers Journal, 5(25), 1735-1742. doi: 10.31576/smryj.382
• Usluel, Y. K., & Vural, F. K. (2009). Adaptation of cognitive absorption scale to Turkish. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 42(2), 77-92. doi: 10.1501/Egifak_0000001177
• Wladis, C., Hachey, A. C., & Conway, K. (2015). Which stem majors enroll in online courses, and why should we care? The impact of ethnicity, gender, and non-traditional student characteristics. Computers & Education, 87, 285-308. doi: 10.1016/j.compedu.2015.06.010
• Wu, D., & Hiltz, S. R. (2004). Predicting learning from asynchronous online discussions. Journal of Asynchronous Learning Networks, 8(2), 139-152.
• Xu, J., Shen, L. X., Yan, C. H., Hu, H., Yang, F., Wang, L., et.al. (2012). Personal characteristics related to the risk of adolescent internet addiction: A survey in Shanghai, China. BMC Public Health, 12(1), 1106.
• Yurdugül, H., & Sırakaya, D. A. (2013). Çevrimiçi öğrenme hazır bulunuşluluk ölçeği: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Eğitim ve Bilim, 38(169), 391-406.