SPORTS TECHNOLOGIES ATTITUDE SCALE: A SCALE DEVELOPMENT STUDY

Yıl 2024, Cilt: 18 Sayı: 2, 161 - 176, 15.08.2024

Abdullah Şimşek Sebahattin Devecioğlu

Öz

Sports technologies; It refers to the application of technological innovations, tools and solutions in the field of sports in areas such as sports equipment, wearable devices, analysis software, sensors, virtual reality and augmented reality technologies, performance data, statistics and stadium systems, in order to improve all stakeholders of the sports industry. In this respect, it has become one of the areas that sports are most related to. The aim of the research is to develop a valid and reliable measurement tool for the sports technologies attitude scale. In creating an item pool for this purpose; First of all, a literature search was made, the current situation of sports technologies in the world and in Turkey was examined and expert opinions were received. As a result of the examinations, the draft structure consisting of 30 items was applied to the students of Fırat University Faculty of Sports Sciences. Explanatory factor analysis, confirmatory factor analysis and internal consistency analyzes were carried out as statistical methods in the research. Considering all the steps of scale development in the research and creating a large-scale scale that can measure sports technologies contributes to the originality of the study. As a result of exploratory factor analysis, a measurement tool consisting of 5 factors and 18 items was obtained. The validity of the resulting measurement structure was supported by confirmatory factor analysis. Cronbach's alpha internal consistency coefficient values were calculated for the entire scale and the factor structures in the scale, and it was concluded that the scale had high reliability. It can be stated that the Sports Technologies Attitude Scale developed as a result of the findings is a reliable and valid measurement tool.

Anahtar Kelimeler

Scale development, sports, sports technologies

SPOR TEKNOLOJİLERİ TUTUM ÖLÇEĞİ: BİR ÖLÇEK GELİŞTİRME ÇALIŞMASI

Öz

Spor teknolojileri; spor endüstrisinin tüm paydaşlarını geliştirmek amacıyla, spor ekipmanları, giyilebilir cihazlar, analiz yazılımları, sensörler, sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik teknolojileri, performans verileri, istatistikler ve stadyum sistemleri gibi alanlarda teknolojik yeniliklerin, araçların ve çözümlerin spor alanında uygulanmasını ifade etmektedir. Bu yönüyle sporun en çok ilişkili olduğu alanlardan birisi haline gelmiştir. Araştırmanın amacı, spor teknolojileri tutum ölçeğine ait geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı geliştirilmektir. Bu amaçla madde havuzu oluşturulmasında; öncelikle literatür araması yapılmış, spor teknolojilerinin dünyada ve Türkiye’deki mevcut durumu incelenmiş ve uzman görüşleri alınmıştır. Gerçekleştirilen incelemeler neticesinde 30 maddeden oluşan taslak yapı, Fırat Üniversitesi Spor Bilimleri Fakültesi öğrencilerine uygulanmıştır. Araştırmada istatiksel yöntem olarak açıklayıcı faktör analizi, doğrulayıcı faktör analizi ve iç tutarlılık analizleri gerçekleştirilmiştir. Araştırmada ölçek geliştirme safhalarının bütün adımları ile ele alınıp spor teknolojilerini ölçümleyebilecek geniş çaplı bir ölçeğin oluşturulması, çalışmanın özgünlüğüne katkı sağlamaktadır. Açımlayıcı faktör analizi neticesinde 5 faktör ve 18 maddeden oluşan bir ölçme aracı elde edilmiştir. Elde edilen ölçme yapısının geçerliği doğrulayıcı faktör analizi ile desteklenmiştir. Cronbach alfa iç tutarlık katsayı değerleri, ölçeğin tamamında ve ölçekte yer alan faktör yapıları için hesaplanmış ve ölçeğin yüksek güvenilirlikte olduğu sonucuna varılmıştır. Elde edilen bulgular neticesinde geliştirilen Spor Teknolojileri Tutum Ölçeğinin güvenilir ve geçerli bir ölçme aracı olduğu ifade edilebilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Geçerlik, Güvenirlik, Ölçek Geliştirme, Spor

Kaynakça

• Lancaster L. (2016). Technology. Oxford classical dictionary. https://oxfordre.com/classics/view/10.1093/acrefore/9780199381135.001.0001/acrefore-9780199381135-e-6251 [Erişim tarihi: 24.11.2023]
• Şimşek A., Devecioğlu S. (2019). Spor teknolojileri. Gazi kitabevi, Ankara.
• Ansal H. (2004). Geçmiş ve gelecekte ekonomik gelişmede teknolojinin rolü. TMMOB 50. Yıl Yayınları.
• Amft O., Lukowicz P. (2009). From backpacks to smartphones: Past, present, and future of wearable computers. IEEE Pervasive Computing. 8(3), 8-13.
• Quesada González D., Merkoçi A. (2017). Mobile phone-based biosensing: An emerging “diagnostic and communication” technology. Biosensors and Bioelectronics. 92, 549-562.
• Türkmen M., Mutlutürk N. (2014). Spor malzemelerinde nano-teknoloji kullanımı ve performansa katkısı. International Journal of Social Science Research. 3(1), 2-3.
• Bayter M., Alaca E. (2014). Spor yöneticiliğinde bilgi yönetiminin önemi. International Periodical For the Languages. 9(2), 1786-1787.
• Gündebahar M., Kuş Khalilov MC. (2013). Teknolojik pazarlama üzerine bir inceleme. Akademik Bilişim Konferansı. 467-472, Antalya, Türkiye.
• Çoban B., Devecioğlu S., Karakaya YE. (2011). Spor sektöründe e-ticaret. Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi. 8(1), 1099-1120.
• BBC. (2014). 2014 Dünya Kupası: en teknolojik turnuva. https://www.bbc.com/turkce/spor/2014/06/140610_wc2014-teknoloji [Erişim tarihi: 25.11.2023]
• Hanski M. (2016). Gym classes go digital: how tech changes physical education. Capterra. https://blog.capterra.com/gym-classes-go-digital-how-tech-changes-physical-education/ [Erişim tarihi: 25.11.2023]
• Devecioğlu S. (2016). Sporda güvenlik. Futbol ekonomi. http://www.futbolekonomi.com/index.php/haberler-makaleler/genel/125-sebahattin-devecioglu/4055-2016-12-13-06-58-38.html [Erişim tarihi: 25.11.2023]
• Eğitim, Kültür ve Araştırma Genel Müdürlüğü. (2018). E-spor Raporu. T.C. Gençlik ve Spor Bakanlığı, Eğitim, Kültür ve Araştırma Genel Müdürlüğü. https://www.guvenlioyna.org.tr/dosya/7UOTx.pdf [Erişim tarihi: 25.11.2023]
• Çıngı H. (1990). Örnekleme kuramı. Hacettepe Üniversitesi Fen Fakültesi Basımevi, Ankara.
• Yurdugül H. (2005). Ölçek geliştirme çalışmalarında kapsam geçerliği için kapsam geçerlik indekslerinin kullanılması. XIV. Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi. 1-6, Denizli, Türkiye.
• Gorsuch RL. (1983). Factor analysis (2.Baskı). Hillsdale, NJ:Erlbaum.
• Kline P. (1994). An easy guide to factor analysis. Abingdon-on-Thames: Routledge.
• Cattell RB. (1978). The scientific use of factor analysis in behavioral and life sciences. New York: Plenum.
• DeVellis RF. (2003). Scale development theory and applications second edition. SAGE Publications International Educational and Professional Publisher.
• Büyüköztürk Ş. (2014). Sosyal Bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni SPSS uygulamaları ve yorum (Genişletilmiş 20. Baskı). Pegem Akademi, Ankara.
• Field A. (2017). Discovering statistics using SPSS. SAGE Publications Pvt. Ltd. London.
• Büyüköztürk Ş., Çakmak KE., Akgün ÖE., Karadeniz S., Demirel F. (2012). Bilimsel araştırma yöntemleri (18. Baskı). Pegem Akademi Yayımcılık. Ankara.
• Tavşancıl E. (2006). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Nobel yayın dağıtım. Ankara.
• Comrey AL., Lee HB. (2013). A first course in factor analysis. Psychology Press. New Jersey.
• Dede Y., Yaman S. (2008). Fen öğrenmeye yönelik motivasyon ölçeği: geçerlik ve güvenirlik çalışması. Necatibey Eğitim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik Eğitimi Dergisi. 2(1), 19-37.
• Karagöz Y. (2016). SPSS 23 ve Amos 23 uygulamalı istatistiksel analizler. Nobel Akademik Yayıncılık. Ankara.
• Kline RB. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. The Guilford Press. New York.
• Schermelleh-Engel K., Moosbrugger 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.
• Baumgartner H., Homburg C. (1996). Applications of structural equation modeling in marketing and consumer research: A review. International Journal of Research in Marketing. 13(2), 139-161.
• Bentler PM. (1980). Multivariate analysis with latent variables: Causal modeling. Annual Review of Psychology. 31, 419-456.
• Bentler PM., Bonett DG. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulletin. 88, 588-606.
• Marsh HW., Hau KT., Artelt C., Baumert J., Peschar JL. (2006). OECD’s brief self-report measure of educational psychology’s most useful affective constructs: Cross-cultural, psychometric comparisons across 25 countries. International Journal of Testing. 6(4), 311-360.
• Browne MW., Cudeck R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. İçinde: Bollen KA., Long JS. Testing structural equation models. CA: Sage. Beverly Hills.
• Hu LT., Bentler PM. (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.
• Gamst G., Meyers LS., Guarino AJ. (2008). Analysis of variance designs: A conceptual and computational approach with SPSS and SAS. Cambridge University Press.
• Malhotra NK. (2010). Marketing research a applied orientation. 6th baskı Pearson, New Jersey.
• Hair J., Anderson R., Tatham R., Black W. (1998). Multivariate data analysis. Upper Saddle River. Prentice Hall. NJ.
• Kartal M., Bardakçı S. (2018). SPSS ve Amos uygulamalı örneklerle güvenirlik ve geçerlik analizleri. 1. baskı. Akademisyen yayınevi. Ankara.
• Fornell C., Larcker DF. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research. 18, 39–50.
• Yi MY., Davis FD. (2003). Developing and validating an observational learning model of computer software training and skill acquisition. Information Systems Research. 14, 146-169.
• Cohen L., Manion L., Morrison K. (2007). Observation. Research Methods in Education, 6, 396-412.
• Büyüköztürk Ş. (2015). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni. SPSS uygulamaları ve yorum 20. baskı. Pegem Yayıncılık. Ankara.
• Hair JF., Black WC., Babin BJ., Anderson RE., Tatham RL. (2005). Multivariate data analysis. 6. Baskı. Prentice Hall, Pearson Education. New Jersey.
• Sweeney JC., Soutar GN. (2001). Consumer perceived value: The development of a multiple item scale. Journal of Retailing. 77(2), 203-220.
• Akbaba Altun S., Büyüköztürk Ş. (2011). Değişim eğilimleri ölçeğinin geliştirilmesi. Kalem Eğitim ve İnsan Bilimleri Dergisi. 1(1), 73-90.