Espor Oyunları İçin 5 Faktörlü Eğitimsel Değerler Ölçeği: Uyarlama, Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Öz

Amaç: Bu çalışmanın amacı, “Espor Oyunları İçin 5 Faktörlü Eğitimsel Değerler Ölçeği”ni Türkçeye uyarlamak, geçerlik ve güvenirlik analizlerini gerçekleştirmek ve Türk espor literatürüne kazandırmaktır

Yöntem: Çalışmanın evrenini Türkiye Espor Federasyonu’na (TESFED) kayıtlı lisanslı e-spor oyuncuları oluşturmaktadır. Araştırma örneklemi ise 164 e-spor oyuncusundan oluşmaktadır. Ölçek, 5 alt boyut ve 22 maddeden oluşan 5’li Likert tipinde bir ölçme aracıdır. Ölçeğin Türkçeye uyarlanması sürecinde çeviri–geri çeviri yöntemi kullanılmıştır. Ölçeğin orijinal faktör yapısı esas alınmış ve elde edilen veriler doğrultusunda Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) gerçekleştirilmiştir. Ayrıca oluşturulan modelin uygunluğunu değerlendirmek amacıyla uyum indeks değerleri incelenmiştir.

Bulgular: Yapılan analizler sonucunda, ölçeğe ilişkin uyum indekslerinin genel olarak kabul edilebilir düzeyde olduğu belirlenmiştir. Ölçeğin güvenirliği Cronbach’s Alpha, bileşik güvenirlik (CR) ve açıklanan ortalama varyans (AVE) değerleri üzerinden değerlendirilmiştir. Bunun yanında, madde analizleri kapsamında madde-toplam korelasyonları ile alt ve üst %27’lik gruplar arasındaki farklar incelenmiş ve tüm maddelerin ayırt edici olduğu tespit edilmiştir.

Sonuç: Sonuç olarak, geçerlik ve güvenirlik çalışmaları gerçekleştirilen “Espor Oyunları İçin 5 Faktörlü Eğitimsel Değerler Ölçeği”nin, Türk espor alanında kullanılabilecek geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğu söylenebilir.

Anahtar Kelimeler

• Espor
• Dijital oyun
• Eğitimsel değer
• Geçerlik
• Güvenirlik

The 5-Factor Educational Values Scale for Esports Games: Adaptation, Validity, and Reliability Study

Öz

Purpose: The aim of this study is to adapt the “5-Factor Educational Values Scale for Esports Games” into Turkish, to conduct its validity and reliability analyses, and to introduce it to the Turkish esports literature.

Method: The population of the study consists of licensed esports players registered with the Turkish Esports Federation (TESFED). The sample of the study comprises 164 esports players. The scale is a 5-point Likert-type measurement instrument consisting of 5 sub-dimensions and 22 items. During the adaptation process of the scale into Turkish, the translation–back translation method was employed. The original factor structure of the scale was retained, and Confirmatory Factor Analysis (CFA) was conducted based on the data obtained. In addition, fit index values were examined in order to evaluate the fit of the model.

Results: As a result of the analyses conducted, it was determined that the fit indices of the scale were generally at acceptable levels. The reliability of the scale was evaluated through Cronbach’s alpha, composite reliability (CR), and average variance extracted (AVE) values. In addition, within the scope of item analyses, item-total correlations and the differences between the lower and upper 27% groups were examined, and all items were found to be discriminative.

Conclusion: In conclusion, it can be stated that the “5-Factor Educational Values Scale for Esports Games,” for which validity and reliability analyses were conducted, is a valid and reliable measurement instrument that can be used in the field of Turkish esports.

Anahtar Kelimeler

• Esports
• Digital game
• Educational value
• Validity
• Reliability

Kaynakça

1. Ananiadou, K., & Claro, M. (2009). 21st century skills and competences for new millennium learners in OECD countries. OECD Publishing.
2. Arnaud, J.-C. (2010). eSports—A new word. In J. Christophers & T. M. Scholz (Eds.), eSports yearbook 2009 (pp. 11–12). Books on Demand.
3. Ayhan, B. (2021). Türkiye’de e-spor üzerine yapılan akademik çalışmaların içerik analizi. Uluslararası Güncel Eğitim Araştırmaları Dergisi, 7(2), 656–671. https://izlik.org/JA26FE56XB
4. Aytaç, M., & Öngen, B. (2012). Doğrulayıcı faktör analizi ile yeni çevresel paradigma ölçeğinin yapı geçerliliğinin incelenmesi. İstatistikçiler Dergisi, 5(1), 14–22. https://izlik.org/JA38PX69YE
5. Baltezarević, B., & Baltezarević, V. (2019). eSports as a new playground. Facta Universitatis, Series: Physical Education and Sport, 17(1), 23–30. https://doi.org/10.22190/FUPES190303005B
6. Bloom, B. S. (1956). Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals. David McKay Company.
7. Büyüköztürk, Ş. (2018). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (24. bs.). Pegem Akademi.
8. Döşyılmaz, E., Öztürk, O., Atılgan, D., & Kara, H. (2023). Türkiye’de e-spor alanında yayımlanmış lisansüstü tezlerin incelenmesi. Akdeniz Spor Bilimleri Dergisi, 6(2), 564–580. https://doi.org/10.38021/asbid.1242357

9. Egliston, B. (2016). Playing across media: Exploring transtextuality in competitive games and esports. Well Played: A Journal on Video Games, 5(2), 34–62. https://doi.org/10.26503/dl.v2015i1.719
10. Funk, D. C. (2017). Introducing a sport experience design (SX) framework for sport consumer behaviour research. Sport Management Review, 20(2), 145–158. https://doi.org/10.1016/j.smr.2016.11.006
11. Funk, D. C., Pizzo, A. D., & Baker, B. J. (2018). eSport management: Embracing eSport education and research opportunities. Sport Management Review, 21(1), 7–13. https://doi.org/10.1016/j.smr.2017.07.008
12. Geisinger, K. F. (2016). 21st century skills: What are they and how do we assess them? Applied Measurement in Education, 29(4), 245–249. https://doi.org/10.1080/08957347.2016.1209207
13. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2011). Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice Hall.
14. Himmelstein, D., Liu, Y., & Shapiro, J. L. (2017). An exploration of mental skills among competitive League of Legend players. International Journal of Gaming and Computer-Mediated Simulations, 9(2), 1–21. https://doi.org/10.4018/IJGCMS.2017040101
15. Hoque, M. E. (2016). Three domains of learning: Cognitive, affective and psychomotor. The Journal of EFL Education and Research, 2(2), 45–52.
16. Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cut-off criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
17. Huang, C. C., Wang, Y. M., Wu, T. W., & Wang, P. A. (2013). An empirical analysis of the antecedents and performance consequences of using the Moodle platform. International Journal of Information and Education Technology, 3(2), 217–221. https://doi.org/10.7763/IJIET.2013.V3.267
18. Jenny, S. E., Manning, R. D., Keiper, M. C., & Olrich, T. W. (2017). Virtual(ly) athletes: Where eSports fit within the definition of “sport.” Quest, 69(1), 1–18. https://doi.org/10.1080/00336297.2016.1144517
19. Karakoç, F. Y., & Dönmez, L. (2014). Ölçek geliştirme çalışmalarında temel ilkeler. Tıp Eğitimi Dünyası, 13(40), 39–49. https://doi.org/10.25282/ted.228738
20. Karakuş, K. (2025). Türkiye’de espor konulu lisansüstü tezlerin içerik analizi (2008–2024). Spor ve Performans Araştırmaları Dergisi, 16(3), 418–438. https://doi.org/10.17155/omuspd.1646808
21. Karasar, N. (2019). Bilimsel araştırma yöntemi (34. bs.). Nobel Akademik Yayıncılık.
22. Kauweloa, N. S., & Winter, J. S. (2019). Taking college esports seriously. Loading: The Journal of the Canadian Game Studies Association, 12(20), 35–50. https://doi.org/10.7202/1065896ar
23. Kline, R. B. (2015). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.
24. Lafrance, A., & Grewal, R. (2026). Determining the effects of League of Legends ranked tiers on outcome prediction models. Entertainment Computing, 57, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.entcom.2026.101088
25. MacCallum, R. C., Zhang, S., Preacher, K. J., & Rucker, D. D. (2002). On the practice of dichotomization of quantitative variables. Psychological Methods, 7(1), 19–40. https://doi.org/10.1037/1082-989X.7.1.19
26. Özdamar, K. (1999). Paket programlar ile istatistiksel veri analizleri-1: SPSS-Minitab (2. bs.). Kaan Kitabevi. Seçer, İ. (2017). SPSS ve LISREL ile pratik veri analizi (3. bs.). Anı Yayıncılık.
27. Seo, Y. (2013). Electronic sports: A new marketing landscape of the experience economy. Journal of Marketing Management, 29(13–14), 1542–1560. https://doi.org/10.1080/0267257X.2013.822906
28. Seo, Y. (2016). Professionalized consumption and identity transformations in the field of eSports. Journal of Business Research, 69(1), 264–272. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.07.039
29. Sousa, A., Ahmad, S. L., Hassan, T., Yuen, K., Douris, P., Zwibel, H., & DiFrancisco-Donoghue, J. (2020). Physiological and cognitive functions following a discrete session of competitive esports gaming. Frontiers in Psychology, 11, 1030. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.01030 Tavşancıl, E. (2010). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi (4. bs.). Nobel Yayın Dağıtım.
30. Wagner, M. G. (2006). On the scientific relevance of eSport. In J. Arreymbi, R. Ferdous, & A. Min Tjoa (Eds.), Proceedings of the 2006 International Conference on Internet Computing and Conference on Computer Game Development (pp. 437–440). CSREA Press.
31. Wood, L., Hoeber, O., Snelgrove, R., & Hoeber, L. (2019). Computer science meets digital leisure: Multiple perspectives on social media and eSport collaborations. Journal of Leisure Research, 50(5), 425–437. https://doi.org/10.1080/00222216.2019.1594466
32. Wu, Y.-F., Ye, J.-H., Ye, J.-N., Wu, Y.-T., & Chen, M.-Y. (2026). The educational benefits of esports for students: From a 5Cs value perspective. Entertainment Computing, 57, 101100. https://doi.org/10.1016/j.entcom.2026.101100
33. Ye, J. N., Ye, J. H., Wang, C. M., & Hong, J. C. (2021). Development of 5 CS educational value scale for esport games. International Journal of Technology in Education and Science, 5(3), 362–374. https://doi.org/10.46328/ijtes.215