Development of The Flow State Scale in Mathematic Lesson / Matematik Dersinde Akış Durumu Ölçeğinin Geliştirilmesi

Öz

Bu çalışmanın amacı, lise öğrencilerinin matematik dersindeki akış durumlarını ölçen Matematik Dersindeki Akış Durumu ölçeğinin psikometrik özelliklerinin incelenmesidir. Çalışma kesitsel desende nicel araştırma yöntemi ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmada 14-18 yaşları arasında yer alan lise öğrenimi gören 234 lise öğrencisi katılmıştır. Çalışmada ölçeğin ölçüt geçerliği için Ders Çalışmaya Motive Olma ölçeğinden yararlanılmıştır. Bu çalışmada; açımlayıcı faktör analizi, doğrulayıcı faktör analizi, güvenirlik analizi ve geçerlik analizi gibi istatistikî tekniklerle veriler analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre açıklanan varyansı %71.80 olan üç boyutlu, 13 maddeli Matematik Dersindeki Akış Durumu ölçeğine ulaşılmıştır. Ölçeğin alt boyutlarının güvenirlik değerleri 0.83 ila 0.91 arasında değişmektedir. Doğrulayıcı faktör analizi sonuçlarına göre RMSEA değeri 0.059  (p<0.01) bulunmuştur. Uyum değerleri açısından bakıldığında ölçek iyi uyum değerlerine sahiptir. Ölçeğin Derse Çalışmaya Motive Olma Ölçeği ile iyi uyum gösterdiği de bulunmuştur. Çalışmada ele alınan ölçeğin güvenilir ve geçerli bir ölçek olduğu sonucuna varılmıştır. İlerleyen süreçte bu ölçekle farklı değişkenlerle çalışmalar yapılabilir.

Anahtar Kelimeler

• Akış, matematik, kaygı, sıkılma, ölçek

Kaynakça

1. Aydın, B. (2003). Bilgi toplumu oluşumunda bireylerin yetiştirilmesi ve matematik
2. öğretimi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 14, 183-190.
3. Baloğlu, M. (1999). A Comparison of Mathematics Anxiety and Statistics Anxiety
4. in Relation to General Anxiety. ERIC Document Reproduction Service No. 436703.
5. Baykul, Y. (1987). Matematik ve Fen Eğitimi Yönünden Okullarımızdaki Durum.
6. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 2, 154-168.
7. Csikszentmihalyi, M. (1975). Beyond boredom and anxiety. San Francisco: Jossey
8. Bass.

9. Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal experience. New
10. York: Harper & Row.
11. Csikszentmihalyi, M., & LeFevre, J. (1989). Optimal experience in work and
12. leisure. Journal of Personality and Social Psychology, 56(5), 815-822.
13. Csikszentmihalyi, M., & Rathunde, K. (1993). The measurement of flow in
14. everyday life: toward a theory of emergent motivation. Nebraska Symposium on Motivation, 40, 57–97.
15. Eryılmaz, A. ve Ercan, L. (2014). Ergenler İçin Ders Çalışmaya Motive Olma
16. Ölçeğinin Geliştirilmesi. Başkent University Journal of Education, 1(1), 34-40.
17. İşigüzel, B. ve Çam, S. (2014). Flow Yaşantısı Ölçeği Kısa Formunun Türkçeye
18. uyarlama, geçerlik ve güvenirlik çalışması. İnternational Juornal of Human Sciences, 11(2), 788-801
19. Jackson, A.S., & Marsh W.H. (1996). Development and validation of a scale to
20. measure optimal experience: The flow state scale. Journal of Sport & Exercise Psychology, 18, 17-35
21. John Wang, C.K., Liu W.C, & Khoo, A. (2009). The psychometric properties of
22. dispositional flow scale-2 in internet gaming. Curr Psychol, 28, 194-201
23. Magyarodi, T., Nagy, H., Soltesz, P., Mozes, T., & Olah, A. (2013). Psychometric
24. properties of a newly established flow state questionnaire. The Journal of Happiness & Well-Being, 1(2), 86-96.
25. Norwood, K. S. (1994). The Effect of instructional approach on mathematics
26. anxiety and achievement. School Science and Mathematics, 94 (5), 248-254.
27. Reyes, L.H. (1984). Affective variables and mathematics education. The
28. Elementary School Journal, 84, 558-580.
29. Richardson, F. C., & Suinn, R. M. (1972). The mathematics anxiety rating scale:
30. Psychometric data. Journal of Counselling Psychology, 19, 551-554.
31. Shernoff, D. J. (2013). Optimal learning environments to promote student
32. engagement. New York: Springer.
33. Shernoff, D. J., & Anderson, B. (2013). Flow and optimal learning environments. In
34. J. Froh and A. Parks-Sheiner (Eds.), Activities for Teaching Positive Psychology: A Guide for Instructors (pp. 109-115). Washington D.C.: The American Psychological Association.
35. Shernoff, D. J., Csikszentmihalyi, M., Schneider, B.,& Shernoff, E. S. (2003).
36. Student engagement in high school classrooms from the perspective of flow theory. School Psychology Quarterly, 18, 158-176.
37. Yalçın, S., ve Tavşancıl, E. (2014). The comparison of Turkish students’ PISA
38. achievement levels by year via data envelopment analysis. Educational Sciences: Theory & Practice, 14(3), 961-968.
39. Yenilmez, K. (2010). Ortaöğretim öğrencilerinin matematik dersine yönelik
40. umutsuzluk düzeyleri. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 38, 307-31