Okulların Dijital Olgunluğu Ölçeği Uyarlama Çalışması
Abstract
Metin girmek için burayı tıklatın.Dijital olgunluk bir kurumun dijital dönüşüme ne kadar hazır olduğunun ölçütüdür. Eğitim kurumlarının dijital olgunluğu ise eğitim örgütlerinin Bilgi İletişim Teknolojilerini (BİT) kullanmaya ilişkin hazır olma durumlarını ifade etmektedir. Bu çalışmanın amacı temel sistem olarak okullardaki dijital olgunluk düzeylerini belirlemek üzere, Avrupa Birliği ülkelerinde geliştirilen ve yaygın olarak kullanılan bir ölçme aracının Türkçeye uyarlanmasıdır. Ölçeğin orijinalindeki beş faktörlü yapı ve ölçekte yer alan 38 madde, uyarlanan yeni yapıda olduğu gibi kalmıştır. Ölçeğin beş alt boyutunda Cronbach Alfa (α) güvenirlik kat sayısını 0.89 ile 0.94 arasında çıkmıştır ve birbirine yakın değerler alması ölçeğin güvenilir olduğunu göstermektedir. Ölçeğin Türkçeye uyarlanması sürecinde Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) çalışmasına 280 öğretmen katılmıştır. Ölçeğin Türkçeye uyarlanmış şekliyle ülkemizde yapılacak araştırmalarla elde edilen bulguların, aynı ölçekle farklı kültürlerde yapılan/yapılacak olan araştırma bulgularıyla karşılaştırılabilmesine olanak sağlayacağından, ölçeğin Türkçeye uyarlanmasının önemli olduğu değerlendirilmektedir.
Keywords
Dijital olgunluk, okul, bilgi iletişim teknolojileri, ölçek uyarlama, psikometri.
Supporting Institution
Yok
Project Number
Yok
References
- Aktan, S. & Tezci, E. (2013). Matematik motivasyon ölçeği (MMÖ) geçerlik ve güvenirlik çalışması. International Journal of Social Science, 6 (4), 57-77.
- Arık, G., Arslan, S., Çakır, M., ve Kavak, Y. (2016). Fatih projesinin ulusal ve uluslararası eğitim teknoloji politikaları bağlamında değerlendirilmesi. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 5(2), 308-321.
- Balaban, I. (2018). The analysis of digital maturity of schools in Croatia, iJet, 13(6), 1-15.
- Balyer, A. ve Öz, Ö. (2018). Academicians' views on digital transformation ın education. International Journal of Education and Teaching, 5(4), 809-830.
- Bozkurt, A. (2015). Kitlesel açık çevrimiçi dersler ve sayısal bilgi çağında yaşamboyu öğrenme fırsatı. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 1(1), 56-81.
- Bryne, B. M. (2001), Structural equation modeling with AMOS Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
- Brown, T.A. (2006). Confırmatory factor analysıs for applied research. New York: The Guildford Press.
- 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), 1-9.
- Cote, J., R. Netemeyer, R. & Bentler, P. (2001). Structural equation modeling— improving model fit by correlating errors. Journal of Consumer Psychology, 10(1, 2), 87–88.
- Çokluk, Ö.; Şekercioğlu, G.; Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: Spss ve Lisrel uygulamaları, 2. Baskı, Ankara: Pegem Yayıncılık. e-Schools, (2018). Digital Maturity of Schools, https://pilot.e-skole.hr/en/results/digital-maturity-of-schools/ (Erişim Tarihi: 16/06/2018).