Öğretmenlerin Akıllı Tahta Kabulü ve Kullanımını Etkileyen Faktörler: Yapısal Eşitlik Modeli

Yıl 2020, Cilt: 10 Sayı: 3, 966 - 979, 24.09.2020

Süleyman Avcı , Mustafa Çakır

https://doi.org/10.24315/tred.670227

Cited By: 2

Öz

Bu araştırmanın amacı öğretmenlerin etkileşimli akıllı tahtaları kullanma niyetini ve kullanma davranışını etkileyen faktörlerin belirlenmesidir. Araştırma, Birleşik Teknoloji Kabulü ve Kullanımı Teorisi-2 çerçevesinde tasarlanmıştır. Akıllı tahtalar kullanma davranışı üzerine etkisi incelenen dışsal değişkenler; performans beklentisi, çaba beklentisi, sosyal etki, kolaylaştırıcı şartlar, hedonik motivasyon, fiyat değeri, alışkanlıktır. Davranışsal niyet araştırmada aracı değişkendir. Araştırmanın verileri ilkokul, ortaokul ve lise düzeylerinde görev yapan 330 öğretmenden toplanmıştır. Verilerin toplanmasında Birleşik Teknoloji Kabulü ve Kullanımı Teorisi-2 ölçeği kullanılmıştır. Dışsal değişkenlerin, içsel değişken üzerine etkisi yapısal eşitlik model analiziyle test edilmiştir. Bulgular dışsal değişkenlerin davranışsal niyetteki varyansın yüzde 62’sini yordadığını göstermektedir. Kolaylaştırıcı koşullar, alışkanlık ve davranışsal niyet birlikte kullanma davranışındaki varyansın yüzde 43’ünü yordamaktadır. Davranışsal niyet için, kolaylaştırıcı şartlar, performans beklentisi, fiyat değeri, alışkanlık anlamlı yordayıcılardır. Kullanım davranışı için ise alışkanlık ve davranışsal niyet anlamlı yordayıcılardır. Elde edilen sonuçlar modelle oldukça uyumludur. Öğretmenlerin interaktif akıllı tahtaları başarılı bir şekilde benimsemeleri için düşünülmesi gerekli olan öneriler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Öğretmenlerin teknoloji kabulü

Kaynakça

• Ajzen, I. (1991). The theory of planned behaviour. Organizational Behaviour and Human Decision Processes, 50(2), 179-211.
• Ajzen, I. (2005). Attitudes, personality, and behavior. McGraw-Hill Education: London.
• Baydaş, Ö., & Yılmaz, R. M. (2017). A model for pre-service teachers’ ıntention to use ınteractive white boards in their future lessons. Journal of Higher Education and Science, 7(1), 059-066.
• Baydaş, Ö., & Yılmaz, R. M. (2017). Öğretmen adaylarinin gelecekteki derslerinde etkileşimli tahta kullanma niyetlerine yönelik model önerisi. Journal of Higher Education & Science/Yüksekögretim ve Bilim Dergisi, 7(1).
• Bayındır, N. ve Arıcı, A.F. (2015). Sınıf tahtalarının etkili kullanımı üzerine bir araştırma. Ana Dili Eğitimi Dergisi, 3(4), 74-83.
• Bebell, D., O’Dwyer, L. M., Russell, M., & Hoffman, T. (2010). Concerns, considerations, and new ideas for data collection and research in educational technology studies. Journal of Research on Technology in Education, 43(1), 29–52.
• Brown, S. A., & Venkatesh, V. (2005). Model of adoption of technology in the household: A baseline model test and extension incorporating household life cycle. MIS Quarterly, 29(4), 399-426.
• Byrne, B. M. (2013). Structural equation modeling with LISREL, PRELIS, and SIMPLIS: Basic concepts, applications, and programming. Psychology Press.
• Collins, J. W., Jr. (2009). Technology leadership, management, and policy: A primer and integrative model for the 21st century. Dryden, NY: Ithaca Press.
• Dillon, A. (2001). User acceptance of information technology. London: Taylor and Francis.
• Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2017). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage publications.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2010). Multivariate data analysis. Upper Saddle River, NJ: Prentice hall.
• Hixon, E., & Buckemeyer, J. (2009). Revisiting technology integration in schools: Implications for professional development. Computers in the Schools, 26, 130–146.
• Hu, L.T. and Bentler, P.M. (1999), "Cutoff Criteria for Fit Indexes in Covariance Structure Analysis: Conventional Criteria Versus New Alternatives," Structural Equation Modeling, 6 (1), 1-55
• İnan, F. A., & Lowther, D. L. (2010). Factors affecting technology integration in K–12 classrooms: A path model. Educational Technology Research and Development, 58(2), 137–154.
• Karasar, N. (2012). Bilimsel araştırma yöntemi (24. bs.). Ankara: Nobel Yayıncılık.
• Karimzadeh, A., Richter, J., Basten, D., & Michalik, B. (2017). Acceptance and use of interactive whiteboards in schools: The teachers’ point of view. ICIS 2017 Proceedings. 3.
• Kaya, M.T. (2019). Sosyal bilgiler öğretmenlerinin teknopedagojik eğitim yeterlilikleri ve akıllı tahta öz-yeterliklerinin incelenmesi: Afyonkarahisar örneği. Yayınlanmamış Doktora Tezi. Afyon Kocatepe Üniversitesi.
• Kim, G., Shin, B., & Lee, H. G. (2009). Understanding dynamics between initial trust and usage intentions of mobile banking. Information Systems Journal, 19(3), 283-311.
• Kim, S. S., Malhotra, N. K., & Narasimhan, S. (2005). Research note—two competing perspectives on automatic use: A theoretical and empirical comparison. Information Systems Research (16:4), pp. 418-432.
• Kline, R.B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling (2nd Edition ed.). New York: The Guilford Press.
• Limayem, M., & Hirt, S. G. (2003). Force of habit and information systems usage: Theory and initial validation. Journal of the Association for Information Systems, 4(1), 3.
• Manny-Ikan, E., Dagan, O., Tikochinski, T., & Zorman, R. (2011). Using the Interactive White Board in Teaching and Learning–An Evaluation of the SMART CLASSROOM Pilot Project. Interdisciplinary Journal of E-Learning and Learning Objects, 7(1), 249-273.
• Miltgen, C. L., Popovič, A., & Oliveira, T. (2013). Determinants of end-user acceptance of biometrics: Integrating the “Big 3” of technology acceptance with privacy context. Decision Support Systems, 56, 103-114.
• Olatubosun, O., Olusoga, F., & Shemi, A. P. (2014). Direct determinants of user acceptance and usage behavior of eLearning system in Nigerian tertiary institution of learning. Journal of Information Technology and Economic Development, 5(2), 95.
• Pynoo, B., Devolder, P., Tondeur, J., Van Braak, J., Duyck, W., & Duyck, P. (2011). Predicting secondary school teachers’ acceptance and use of a digital learning environment: A cross-sectional study. Computers in Human behavior, 27(1), 568-575.
• Tabachnick, B.G. and Fidell, L.S. (2007), Using Multivariate Statistics (5th ed.). New York: Allyn and Bacon.
• Teo, T. (2011). Factors Influencing Teachers’ Intention to Use Technology: Model Development and Test. Computers & Education, 57(4), 2432–2440.
• Teo, T., & Noyes, J. (2014). Explaining the intention to use technology among pre-service teachers: a multi-group analysis of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Interactive Learning Environments, 22(1), 51-66.
• Tosuntaş, Ş. B., Karadağ, E., & Orhan, S. (2015). The factors affecting acceptance and use of interactive whiteboard within the scope of FATIH project: A structural equation model based on the Unified Theory of acceptance and use of technology. Computers & Education, 81, 169-178.
• Tseng, T. H., Lin, S., Wang, Y. S., & Liu, H. X. (2019). Investigating teachers’ adoption of MOOCs: the perspective of UTAUT2. Interactive Learning Environments, 1-16.
• Türel, Y. K., & Johnson, T. E. (2012). Teachers' belief and use of interactive whiteboards for teaching and learning. Journal of Educational Technology & Society, 15(1), 381-394.
• Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS quarterly, 425-478.
• Venkatesh, V., Thong, J. Y., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS quarterly, 36(1), 157-178.
• Wu, D., Hiltz, S. R., & Bieber, M. (2010). Acceptance of educational technology: field studies of asynchronous participatory examinations. Communications of the Association for Information Systems, 26(1), 21.
• Venkatesh, V., Davis, F., & Morris, M. G. (2007). Dead or alive? The development, trajectory and future of technology adoption research. Journal of the Association For Information Systems, 8(4), 1.