ELEKTRONİK ÖĞRENMEDE ÖĞRENCİ İLGİ VE HEYECANININ ÖĞRENCİ TUTUMU VE AKADEMİK BAŞARI AÇISINDAN İNCELENMESİ

Yıl 2019, Cilt: 19 Sayı: 38, 163 - 183, 31.10.2019

Mahmut Tekin , Mehmet Etlioglu

https://doi.org/10.30976/susead.566753

Cited By: 2

Öz

ÖZ

Günümüz eğitim sisteminde birçok program ve dersler
elektronik ortamda sunulmaktadır. Kalıcı öğrenmenin gerçekleşmesi hem
geleneksel eğitimin hem de elektronik öğrenme için önemli bir konudur. Ancak
elektronik öğrenmede, öğretmen ve öğrencinin fiziki bir ortamda bulunmaması ve
teknoloji boyutu çeşitli sorunları da beraberinde getirmektedir. Bireysel
başarını artırılmasında en önemli faktör öğrenci bireysel farklılıklarına uygun
etkili öğrenme sistemlerinin oluşturulmasıdır. Öğrencinin duyuşsal
özelliklerine uygun tasarlanan bir öğrenme ortamı kalıcı öğrenme ve başarıyı da
beraberinde getirecektir. Bu çalışmanın
amacı, elektronik öğrenmede öğrenci tutumu ile akademik başarı arasındaki
ilişkide öğrenci ilgi ve heyecanının aracılık etkisini incelemektir. Çalışma en
az bir dersi elektronik ortamda almış 756 önlisans, lisans ve lisansüstü
öğrenci ile gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında oluşturulmuş model
yardımıyla, öğrencilerin e-öğrenmeye yönelik ilgi ve heyecanının öğrenci tutumu
ve başarı arasındaki nedensel ve aracı ilişkileri ortaya konmuştur.
Araştırmadan elde edilen bulgular, e-öğrenmeye yönelik ilgi ve heyecanı öğrenci
tutumu ile akademik başarısı arasındaki ilişkiye aracılık ettiğini
göstermektedir. 

Anahtar
Kelimeler: Duyuşsal Özellikler, Akademik
Başarı, Elektronik Öğrenme

Jel Kodları: C91, I21, D83

Anahtar Kelimeler

Duyuşsal Özellikler, Akademik Başarı

Destekleyen Kurum

Selçuk Üniversitesi BAP Koordinatörlüğü

Proje Numarası

17203015

Kaynakça

• Abolmaali, K., Rashedi, M. & Ajilchi, B. (2014). Explanation of academic achievement based on personality characteristics psycho-social climate of the classroom and students’ academic engagement in mathematics. Open Journal of Applied Sciences, 4, 225-233.
• Akbari, E., Eghtesad, S., & Simons, R. J. (2012). Students’ attitudes towards the use of social networks for learning the English language. Erişim Tarihi: 15.05.2019. https://pdfs.semanticscholar.org/297f/51bea79e1f40f9a91078ecf8b8ff8d311d88.pdf.
• Akın, A., Uğur, E., Akın, Ü. (2015). Derse ilgi ölçeğinin türkçeye uyarlanması: geçerlik ve güvenirlik çalışması. K. Ü. Kastamonu Eğitim Dergisi, 23 (4), 1471-1480.
• Bates, T. (1997). Restructuring the university for technological change. London: The University of British Columbia.
• Bentler, P. M. & Bonett, D. G. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulletin, 88(3), 588.
• Bentler, P. M. (1990). Comparative Fit Indexes in Structural Models. Psychological bulletin, 107(2), 238.
• Browne, M. W. & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. Sage Focus Editions, 154, 136-136.
• Carmines, E. G. Mcıver (1981). Analyzing models with unobserved variables: Analysis of covariance structures. Social Measurement: Current Issues, Newbury Park, CA: Sage.
• Carter, V. & Good, E. (1973). Dictionary of Education. (4th ed.). New York: McGraw Hill Book.
• Cinkara, E., & Bagceci, B. (2013). Learner’s attitudes towards online language learning; and corresponding success rates. Turkish Online Journal of Distance Education, 14(2), 118–130.
• Evans, B. (2007). Student attitudes, conceptions and achievement in ıntroductory undergraduate college statistics. The Mathematics Educator, 17(2), 22-24.
• George, D. & Mallery, M. (2010). SPSS for windows step by step: A simple guide and reference, 17.0 update (10a ed.) Boston: Pearson.
• Gömleksiz, M. N., Kan, A. Ü. (2012). Eğitimde duyuşsal boyut ve duyuşsal öğrenme. Turkish Studies, 7(1), 1160-1177.
• Gülbahar, Y. (2012). E-öğrenme (2. ed.). Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
• Harmandar, İ. H. (2004). Beden eğitimi ve sporda özel öğretim yöntemleri. Ankara: Nobel Kitabevi.
• Joreskog, K. G. & Sorbom, D. (1984). Lisrel VI: Analysis of linear structural relationships by the method of maximum likelihood: User's guide. Mooresville, IN: Scientific Software.
• Karamustafaoğlu, O., Şeker, Ş., Şahin, H., Denizli, Z. (2016). Ortaokul öğrencilerinin öğrenme stillerinin farklı değişkenlerle incelenmesi. Gazi Eğitim Bilimleri Dergisi., 2(1), 51-68.
• Kline, R. B. (2011). Convergence of structural equation modeling and multilevel modeling. In M. Williams &W. P. Vogt (Eds.), Handbook of Methodological Innovation (pp. 562–589) Thousand Oaks, CA: Sage.
• Krathwohl, D. R., Bloom, B. S. & Masia, B. B. (1973). Taxonomy of educational objectives, the classification of educational goals. handbook II: Affective domain. New York: David McKay Co. Inc.
• Malmivuori, M. L. (2001). The Dynamics of affect, cognition and social environment in the regulation of personal learning processes: The Case of mathematics. University. Helsinki University Press.
• Mazer, J., P. (2013). Validity of the student ınterest and engagement scales: Associations with student learning outcomes. Communication Studies, 64, 125-140.
• Mcdonald, R. P. & Marsh, H. W. (1990). Choosing a multivariate model: Noncentrality and goodness of fit. Psychological bulletin, 107(2), 247.
• Mohamed, L. & Waheed, H. (2011). Secondary students’ attitude towards mathematics in a selected school of maldives. International Journal of Humanities and Social Science, 15, 277-278.
• Nicolaidou, M. & Philippou, G. (2003). Attitudes towards mathematics, Self- efficacy and achievement in problem solving. In european research in mathematics education III, M. A. Mariotti, Ed., 1–11, University of Pisa, Italy.
• O’reilly, T. (2007). What is Web 2.0: Design patterns and business models for the next generation of software. Communications & Strategies. 22-24.
• Oiry, E. (2009). Electronic human resource management: organizational responses to role conflicts created by e-learning. International Journal of Training and Development, (Vol. 13).
• Ogunniyi, S. O. (2015). Resource utilisation, teaching methods, Time allocation and attitude as correlates of undergraduates’ academic achievement in cataloguing in library schools in southern nigeria. Ph.D Thesis, Department of Library, Archival and Information Studies. University of Ibadan.
• Özçelik, D. A. (1998). Eğitim programları ve öğretim (Genel öğretim yöntemi) (4 ed.): ÖSYM Yayınları.
• Renninger, K. A. ve Bachrach, J. E. (2015). Studying triggers for ınterest and engagement using observational methods. Educational Psychologist, 50(1), 58–69.
• Senemoğlu, N. (2005). Gelişim Öğrenme ve Öğretim: Kuramdan Uygulamaya. (12. Baskı), Ankara: Gazi Kitabevi.
• Senemoğlu, N. (2010). Gelişim öğrenme ve öğretim: Kuramdan uygulamaya. Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
• Siklandar, P., Kangas, M., Ruhalahti, S. ve Korva, S. (2017). Exploring triggers for arousing ınterest in the online learning. Proceedings of INTED 2017 Conference 6th–8th March 2017, Valencia, Spain. 9081–9089. INTED 2017 Conference.
• Tanaka, J. S. ve Huba, G. J. (1985). A fit ındex for covariance structure models under arbitrary gls estimation. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 38(2), 197-201.
• Tavşancıl, E. (2005). Tutumların ölçülmesi ve spss ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
• Wolman, B. (1973). Dictionary of behavioral science. New York: Van Nostrand Company.
• Yamaç, K. (2009). Bilgi toplumu ve üniversiteler. Eflatun Yayınevi: Ankara.
• Zan, R. ve Martino, P. (2008). Attitude toward mathematics: Overcoming the positive/negative dichotomy. ın beliefs and mathematics, B. Sriraman, Ed.,The montana mathematics enthusiast: monograph series in mathematics education, pp. 197–214, Age Publishing & The Montana Council of Teachers of Mathematics, Charlotte, NC, USA.