Author :
Abstract
Bu çalışmanın amacı Görsel Sanatlar öğretmen adaylarının m-sanat uygulamalarını kullanımına yönelik güvenirliği ve geçerliği test edilmiş bir kabul ölçeği geliştirmektir. Mobil sanat uygulamaları kabul ölçeği Davis’in (1989) teknoloji kabul modeli temel alınarak kuramsal çerçeve belirlemeye çalışılmıştır. Araştırmanın çalışma grubu, Doğu Anadolu Bölgesinde Resim-İş öğretmenliği programı bulunan üç farklı üniversitede öğrenim gören 446 Görsel Sanatlar öğretmen adayı ile oluşturulmuştur. Ölçeğin yapısını belirlemek amacıyla SPSS 17.0 paket program aracılığıyla AFA ve bu yapıyı doğrulamak amacıyla DFA yapılmıştır. Ölçeğe ilişkin elde edilen yapıya ait uyum indekslerinin (χ2/sd= 1,93, RMSEA= .074, SRMR = .069, NFI=.93, NNFI=.96, IFI=.97, CFI=0.97 ve GFI=0.85) Brown (2006), Sümer (2000), Meydan ve Şeşen, (2011) ve Seçer (2013) göre kabul edilebilir uyumu göstermektedir. Bu yönüyle DFA sonucunda AFA’dan elde edilen faktör yapısının kabul edilebilir uyuma sahip olduğu görülmüştür. Ölçeğin 19 maddesi için Cronbach alfa (α) iç tutarlılık katsayısı .869 bulunmuştur. Ölçek çalışmalarında Cronbach Alfa değeri .70 ve üzerinde ölçümlerin güvenilirdir (Büyüköztürk, 2004; Nunnaly ve Bernstein, 1994). Bu doğrultuda elde edilen ölçümlerin ölçeğin güvenirliğine yönelik kanıt olduğu söylenebilir.
Keywords
Abstract
The purpose of this study is to develop an acceptance scale whose reliability and validity were tested for the use of m-art applications for Visual Arts preservice teachers. Mobile art applications acceptance scale was tried to determine the theoretical framework based on Davis' (1989) technology acceptance model. The study group was formed with 446 Visual Arts preservice teachers studying in three different universities with an Art teaching program in the Eastern Anatolia Region. In order to determine the structure of the scale, EFA was performed and CFA was used to verify this structure through SPSS 17.0 software. The fit indices of the structure obtained for the scale (χ2 / sd = 1.93, RMSEA = .074, SRMR = .069, NFI = .93, NNFI = .96, IFI = .97, CFI = 0.97 and GFI = 0.85) show acceptable fit according to Brown (2006), Sümer (2000), Meydan and Şeşen (2011) and Seçer (2013). In this respect, it was seen that the factor structure obtained from EFA as a result of CFA has acceptable fit. Cronbach alpha (α) internal consistency coefficient was found .869 for 19 items of the scale.In scale studies, Cronbach Alpha value is reliable with measurements of .70 and above (Büyüköztürk, 2004; Nunnaly & Bernstein, 1994). It can be said that the measurements obtained in this direction are evidence for the reliability of the scale.
Keywords
- Ağca, R.K., Bağcı, H. (2013). Eğitimde Mobil araçların kullanımına ilişkin öğrenci görüşleri, Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 2(4), 295-302.
- Biljon, J., P. Kotze (2007), Modelling the Factors That Influence Mobile Phone Adoption. ACM, 152-161.
- Brown, T. A. (2006). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York, NY: Guilford Press.
- Bryman, A., & Cramer, D. (1999). Quantitative Data Analysis with SPSS Release 8 For Windows. London and New York, Taylor & Francis e-Library, Routledge.
- Bulun, M., Gülnar, B., Güran, M.S. (2004). Eğitimde mobil teknolojiler, The Turkish Online Journal of Educational Technology, 3(2), 165-169.
- Büyüköztürk, Ş. (2002). Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı. Kuram ve uygulamada eğitim yönetimi, 32(32), 470-483.
- Büyüköztürk, Ş. (2004). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı (4. Baskı). Ankara: Pegem Akademi Yayıncılık.
- Canan Güngören, Ö., Bektaş, M., Öztürk, E. (2014). Tablet bilgisayar kabul ölçeği geçerlik ve güvenirlik çalışması, Eğitim ve Bilim, 39(176), 69-79.
- Chavoshi, A., & Hamidi, H. (2019). Social, individual, technological and pedagogical factors influencing mobile learning acceptance in higher education: A case from Iran. Telematics and Informatics, 38, 133165.
- Çakır, H. (2011). Mobil Öğrenmeye ilişkin bir yazılım geliştirilme ve değerlendirilme, Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 2(40), 1-9.
- Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., ve Büyüköztürk, Ş. (2016). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik SPSS ve Lisrel uygulamaları (4. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
- Davis, F.D. (1987). User Acceptance of information systems: The technology acceptance model (TAM), International Journal of Man-Machine Studies, 38(3), 475-487.
- Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-339.
- Delil, S. (2017). Mobil cihazların bir eğitim materyali olarak kullanımı: Doğru tasarlanmış mobil eğitim uygulamalarının öğrenime katkısı, International Journal of Social Sciences and Education Research, 3(1), 200-207.
- Demir, K., Akpınar, E. (2016). Mobil öğrenmeye yönelik tutum ölçeği geliştirme çalışması, Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 6(1), 59-79.
- De Vellis, R.F. (2014). Ölçek Geliştirme: Kuram ve Uygulamalar (T. Totan Çev. Ed.). Ankara: Nobel Yayıncılık.
- Erkuş, A. (2016). Psikolojide ölçme ve ölçek geliştirme (3. Baskı). Ankara: Pegem Akademi Yayınları.
- Fakomogbon, M.A., Bolaji, H.O. (2017). Effects of Collaborative Learning Styles on Performance of Students in a Ubiquitous Collaborative Mobile Learning Environment, Contemporary Educatıonal Technology, 8(3), 268-279
- Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS (2nd ed.). London: Sage.
- Gorsuch, R. L. (1983). Factor analysis (2nd. ed). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
- Hiçyılmaz, Y., ve İnam Karahan Ç., (2018). Görsel Sanatlar Öğretmen Adaylarının Teknolojik Pedagojik İçerik Bilgisi Öz Yeterlikleri. Asos Journal, 74, 102-123
- Kline, R. B. (2010). Principles and practice of structural equation modeling (3rd ed.). New York: Guilford Press.
- Kocaman Karaoğlu, A., Kiraz, E., Özden, M.Y. (2014). Yükseköğretimde Karma bir Dersin Tasarımında İyi Uygulama İlkeleri, Eğitim ve Bilim, 39(173), 249-264.
- Mehdipour, Y., Zerehkafi, H. (2013). Mobile learning for education: Benefits and challenges, International Journal of Computational Engineering Research, 3(6), 93-101.
- Meydan, C. H., & Şeşen, H. (2011). Yapısal eşitlik modellemesi AMOS uygulamaları. Detay Yayıncılık.
- Nikolopoulou, K. (2018). Mobile learning usage and acceptance: perceptions of secondary school students. Journal of Computers in Education, 5(4), 499-519.
- Özer, G., Özcan, M., & Aktas, S. (2010). Muhasebecilerin bilgi teknolojisi kullanımının teknoloji kabul modeli (TKM) ile incelenmesi. Journal of Yasar University, 19(5), 3278-3293
- Park, J.K., S.J. Yang (2006), The Moderating Role of Consumer Trust and Experiences: Value Driven Usage of Mobile Technology. International Journal of Mobile Marketing, 1(2), 24-32.
- Seçer, İ. (2013). Spss ve Lısrel ile Pratik Veri Analizi, Analiz ve Raporlaştırma. (1. Baskı). Ankara: Anı Yayıncılık.
- Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri: Temel kavramlar ve örnek uygulamalar. Turkish Psychological Articles, 3(6), 49–74.
- Tabachnick, B. G. ve Fidel, L. S. (2001). Using multivariate statistics (4. Edition). Boston: Allyn ve Bacon Com.
- Traxler, J. (2005). Defining mobile learning, IADIS International Conference Mobile Learning, 261-266.
- Uğur, N. G., & Turan, A. H. (2016). Mobil uygulama kabul modeli: Bir ölçek geliştirme çalişmasi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 34(4), 97-125.
- Uşun, S. (2006). Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı, Ankara: Nobel Yayıncılık
- Vural, L. (2014) Eğitim Teknolojisi Tarihi, Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı (Ed. Gülay Ekici), İstanbul: Paradigma Akademi.
- Wu, J.H. ve Wang, S.C. (2005), “What Drives Mobile Commerce? An Empirical Evaluation Of The Revised Technology Acceptance Model”, Information & Management, 42, 719-729.
- Yang, H.D., Y. Yoo (2004), It's all about Attitude: Revisiting the Technology Acceptance Model. Decision Support Systems, 38(1), 19-31.
- Yıldırır, S. C. ve Kaplan, B. (2019). Mobil uygulama kullanımının benimsenmesi: teknoloji kabul modeli ile bir çalışma. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(19), 22-51.
