Eğitsel Sosyal Yazılımların Kabul ve Kullanımına Yönelik Bir Model

Yıl 2013, , 39 - 62, 01.09.2013

Adem Akbıyık Erman Coşkun

https://doi.org/10.5824/1309-1581.2013.4.003.x

Öz

İletişim teknolojilerindeki gelişmeler ve günlük yaşama yansımaları interneti insanoğlunun en önemli ihtiyaçlarından biri haline getirmiştir. İnternet teknolojilerinin günümüzdeki en yaygın kullanımlarından biri sosyal yazılım araçları aracılığı ile gerçekleştirilmektedir. Sosyal yazılımların özellikle genç nesiller arasındaki popülaritesi, son yıllarda bu teknolojilerin eğitsel amaçlı kullanılabilirliğinin sorgulanmasına neden olmaktadır. Bu çalışma, uzaktan eğitim öğrencilerinin beklenti ve endişelerinden hareketle geliştirilen karma bir teknoloji kabul modelinin testi ile bu soruya cevap aramaktadır. Akbıyık ve Coskun 2012 , uzaktan eğitim öğrencilerinin sosyal yazılımları kullanma niyetlerini incelemek için bu teknolojiler ile ilgili endişe ve beklentileri literatürdeki mevcut teknoloji kabul modelleri ile entegre edilerek bir model önerisinde bulunmuş; ölçüm modelinin geçerlilik ve güvenilirliğini test etmek adına açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri uygulamıştır. Bu çalışmada ise önerilen modelin yapısal geçerliliğinin testi yapısal eşitlik modellemesi tekniği ile gerçekleştirilmiştir. Yapısal eşitlik modellemesi testleri neticesinde; önerilen model kullanma niyetinin %48’ini açıklamaktadır R2=,48 ki bu durum; sosyal yazılımlar hakkındaki beklentilerin etkileşim ve teknoloji katkısı ve endişelerin algılanan öğrenci bariyeri, algılanan öğretmen bariyeri ve yoğun teknoloji algılanan fayda ve algılanan kullanım kolaylığı aracılığı ile uzaktan eğitim öğrencilerinin kullanma niyetleri üzerinde güçlü ve istatistiksel olarak anlamlı etkisi olduğunu belirtmektedir.

Anahtar Kelimeler

Eğitsel Sosyal Yazılım, Teknoloji Kabul Modeli, Yapısal Eşitlik Modellemesi, Çevrimiçi Eğitim

A Model for Acceptance and Usage of Educational Social Softwares

Öz

Advancements in the field of communication technologies and their reflections in daily life have made the Internet one of the biggest necessities of mankind. Social software tools are one of the most commonly used today’s Internet technologies, which offer a myriad of different services. The popularity of social software –especially among younger generations- has arisen the question of whether distance learners are willing to use these technologies for educational purposes. This study attempts to address this issue by developing and testing a hybrid technology acceptance model taking into consideration distance learners’ expectations and concerns about social software. In order to examine distance learners' behavioral intention to use social software, their expectations and concerns were integrated with prior technology acceptance models, Akbiyik & Coskun 2012 suggested a hybrid acceptance model. Exploratory and confirmatory factor analyses were performed to test the reliability and validity of the measurement model. This study contains the structural equation modeling technique to evaluate the hypothesized model. The proposed model explained 48% of the variance of behavioral intention R2=,48 indicating that expectations interaction and technological contribution and concerns perceived peer barrier, perceived tutor barrier, and unfettered technology about social software have a quite strong and statistically significant influence on distance learners’ usage intention through the mediation of perceived usefulness and perceived ease of use.

Anahtar Kelimeler

Educational Social Software, Technology Acceptance Model, Structual Equation Modeling, Online Learning

Kaynakça

• Ajzen, I. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), s. 179-211.
• Akbıyık, A. & Coşkun, E. (2012) Uzaktan Eğitim Ortamlarında Sosyal Yazılım Kullanımının Kabulünü Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesine Yönelik Bir Çalışma.Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 3, Sayı 2, Kasım 2012, Karatekin Matbaacılık.
• Anderson, T. (2005). Distance Learning: Social Software's Killer App? May 2012 tarihinde AUSpace: http://auspace.athabascau.ca/bitstream/2149/2328 /1/distance_learning.pdf adresinden alındı.
• Bayram, N. (2010). Yapısal Eşitlik Modellemesine Giriş: Amos Uygulamaları. Bursa: Ezgi Kitabevi.
• Bhattacherjee, A. (2001). Understanding Information Systems Continuance: An ExpectationConfirmation Model. MIS Quarterly, 25(3), s. 351-370.
• Brown, T. (2006). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York: The Guilford Press.
• Büyüköztürk, Ş. (2002). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı. Ankara: Pegem Yayıncılık.
• Byrne, B. (1998). Structural Equation Modeling with Lisrel, Prelis, and Simplis: Basic Concepts, Applications, and Programming. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
• Costello, A. B., & Osborne, J. W. (2005). Best Practices in Exploratory Factor Analysis: Four Recommendations for Getting the Most From Your Analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation, 10(7).
• Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), s. 319-340.
• Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), s. 982-1003.
• DeCoster, J. (1998). Overview of Factor Analysis. May 20, 2012 tarihinde http://www.stathelp.com/notes.html adresinden alındı.
• Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, Attitude, Intention, and Behavior. New York: Wiley.
• Fornell, C., & Larcker, F. (1981). Evaluation Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1), s. 39-50.
• Gorsuch, R. (1983). Factor Analysis (2nd b.). Hillsdale:NJ: Erlbaum.
• Guilford, J. (1954). Psychometric methods (2nd b.). New York: McGraw Hill.
• Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2009). Multivariate Data Analysis (7th b.). Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall.
• Hatcher, L. (1994). A Step-by-Step Approach to Using the SAS® System for Factor Analysis and Structural Equation Modeling. Cary, N.C.: SAS Institutte, Inc.
• Kline, B. (2005). Principles and Practice of Structural Equation Modeling. Newyork: The Guilford Press.
• Legris, P., Ingham, J., & Collerette, P. (2003). Why Do People Use Information Technology? A Critical Review of the Technology Acceptance Model. Information & Management, 40, s. 191-204.
• Meydan, C. H., & Şeşen, H. (2011). Yapısal Eşitlik Modellemesi: Amos Uygulamaları. Ankara: Detay Yayıncılık.
• Onaran, O. (1981). Çalışma Yaşamında Güdülenme Kuramları. Ankara: Sevinç Matbaası.
• Poellhuber, B., & Anderson, T. (2011). Distance Students' Readiness for Social Media and Colloboration. The International Review of Research in Open and Distance Learning, 12(6), s. 101- 125.
• 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), s. 23-74.
• Şimşek, Ö. (2007). Yapısal Eşitlik Modellemesine Giriş: Temel İlkeler ve LİSREL Uygulamaları. Ankara: Ekinoks.
• Taylor, S., & Todd, P. (1995). Decomposition and Crossover Effects in the Theory Planned Behaviour: A Study of Consumer Adoption Intentions. International Journal of Research in Marketing, 12(2), s. 137-155.
• UZEM. (2012). UZEM. Ocak 15, 2012 tarihinde http://www.uzem.sakarya.edu.tr/ Makaleler.aspx?Makaleid=31 adresinden alındı.
• Yousafzai, S., Foxall, G., & Pallister, J. (2007). Technology Acceptance: A Meta-analysis of the TAM: Part 1. Journal of Modelling in Management, 2(3), s. 251 - 280.