Okulların Dijital Olgunluğu Ölçeği Uyarlama Çalışması

Yıl 2023, Cilt: 24 Sayı: 2, 1351 - 1369, 15.09.2023

Aydın Balyer , Kenan Özcan , Ömer Öz

https://doi.org/10.17679/inuefd.1135247

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Dijital olgunluk, okul, bilgi iletişim teknolojileri, ölçek uyarlama, psikometri.

Destekleyen Kurum

Yok

Proje Numarası

Yok

Kaynakça

• 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).
• Hooper, D., Coughlan, J. & Mullen, M. R. (2008). Structural equation modelling: guidelines for determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53-60.
• Hu, L. T. & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit İndexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6 (1), 1-55.
• Hu, L.T., & Bentler, P. M. (1995). Evaluating model fit. In R. H. Hoyle (Ed.). Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications (pp. 76–99). Thousand Oaks, CA: Sage.
• Jörreskog, K.G. & Sörbom, D. (1993). Structural equation modelling with the simplis command language. Lincolnwood, IL 60712-1704,USA: Scientific Software International, Inc..
• Kampylis, P., Punie, Y., & Devine, J. (2015). Promoting effective digital-age learning, a european framework for digitally-competent educational organisations, http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC98209/jrc98209_r_digcomporg_final.pdf (Erişim tarihi: 01/04/2019).
• Kelloway, E. K., (1998), Using LISREL for Structural equation modeling, Thousand Oaks, CA: Sage Publishers.
• Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. Third Edition. New York, NY: The Guilford Press.
• Kulaksızoğlu, A., Dilmaç, B., Ekşi, H., ve Otrar, M.(2003). Uyum ölçeği üniversite formunun dilsel eşdeğerlik ve geçerlik ve güvenirlik çalışması, Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 2(3), 49-64.
• Looman, W.S. & Farrag, S. (2009). Psychometric properties and cross-cultural equivalence of the Arabic social capital scale: instrument development study. International Journal of Nursing Studies, 46, 45-54.
• MacCallum, R. C., Browne, M. W. & Sugawara, H. M. (1996). Power analysis and determination of sample size for covariance structure modeling. Psychological Methods,1(2),130–149.
• Munro, B.H.(2005). Statistical methods for healt care research. Philadelphia: Lippincott.
• Özmen, A. (2013). Örnekleme ve örnekleme dağılımları. E. Şıklar, ve A. Özdemir (Ed.), İstatistik-II (s.14). Eskişehir: T.C. Eskişehir Anadolu Üniversitesi Yayını.
• Parlak, B. (2017). Dijital çağda eğitim: Olanaklar ve uygulamalar üzerine bir analiz. Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(15), 1741-1759.
• Peter, J. P. (1981). Construct validity: a review of basic ıssues and marketing practices. Journal of Marketing Research, 18(2), 133-145.
• Plichta, S.B. & Kelvin, E.A.(2013). Munro’s statistical methods for health care research, Sıxth Edıtıon. New York: Wolters Kluwer Health | Lippincott Williams & Wilkins
• Raykov, T. & Marcoulides, G A. (2000). A first course in structural equation modeling. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Ristic, M. (2017). E-maturity in schools, Croatian Journal of Education, 19(3), 317-334.
• Scherer, R. F., Wiebe F. A., Luther, D. C. & Adams J. S. (1988). Dimensionality of coping: factor stability using the ways of coping questionnaire. Psychological Reports, 62, 763-770. Scumacker, R.E. & Lomex, R.G. (2004). A beginner’s guide to structural equation modeling. New Jersey: Taylor &Francis.
• 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), 23-74.
• Seçer, İ.(2015). SPSS VE LİSREL ile pratik very analiz, Analiz ve raporlama, 3. Baskı, Anaı Yayıncılık, Ankara.
• Şişman, M. (2016). Eğitim Bilimlerine Giriş. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
• Solar, M., Sabattin, J. & Parada, V. (2013). A maturity model for assessing the use of ICT in school education. Educational Technology & Society, 16(1), 206-2018.
• Sperber, A. D. (2004). Translation and validation of study ınstruments for cross-cultural research. American Gastroenterological Association, 126, 124-128. Stevens, J.P. (2001), Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences, Taylor&Francis.
• Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S.(2007). Using multivariate statistics. Fifth Edition. New York: Pearson Education. Inc.
• Tanguma, J. (2001). Effects of sample size on the distribution of selected fit indices: A graphical approach. Educational and Psychological Measurement, 61(5), 759–776.
• Taşkıran, A. (2017). Dijital çağda yükseköğretim. Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 3(1), 96-109.
• Waltz, C.F., Strcikland, O.L., & Lenz, E.R. (2010). Measurment in nursing and healty research. New York: Springer Publishing Company.
• Vieira, A. L. (2011). Interactive LISREL in practice, getting started with a sımplıs approach. London New York: Springer Heidelberg Dordrecht.