Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşimi Ölçeğinin Geliştirilmesi

Yıl: 2017 Cilt: 16 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 197 - 216 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17051/io.2017.91326
hred

Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşimi Ölçeğinin Geliştirilmesi

Öz:
Bu araştırmanın amacı Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşim düzeylerini belirlemeye yönelik bir ölçek geliştirmektir. Araştırmanın çalışma grubunu Konya ilinde Milli Eğitim Bakanlığı'na bağlı olan farklı kademelerde hizmet veren, farklı branşlardaki 400 öğretmen oluşturmaktadır. Ölçeğin geçerliğine ilişkin kanıtlar açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi, madde-faktör toplam korelasyonu, düzeltilmiş korelasyonu ve madde ayırt edicilikleri ile elde edilmiştir. Güvenirliği için Cronbach alfa iç tutarlılık katsayısı hesaplanmıştır. Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) sonucunda ortaya çıkan altı faktörlü yapının geçerliğini değerlendirmek amacıyla doğrulayıcı faktör analizi (DFA) yapılmıştır. Öncelikli olarak yapılan DFA sonucunda SMÖÖEÖ'nün uyum değerleri incelenmiştir. DFA sonucunda elde edilen uyum indeksleri şöyledir: ?2(sd=512, N=400)= 3242,55, p<.000, RMSEA= 0,098, S-RMR= 0,096, GFI= 0,81, AGFI= 0,89, CFI= 0,86, NNFI= 0,83 ve IFI= 0,96'dir. DFA'ya ek olarak, SMÖÖEÖ'nün elde edilen puanların ne derece güvenilir olduğunu değerlendirmek için madde analizine dayalı olarak hesaplanan Cronbach alfa iç-tutarlılık katsayılarına bakılmıştır. Katsayılar ölçeğin bütünü için ise 0,85 olarak bulunmuştur. Sonuç olarak; "SMÖÖEÖ" altı alt boyut olarak, 34 maddeden oluşmuş 5'li Likert tipi bir ölçektir. Analizler ölçeğin, öğretmen-öğrencilerin sosyal medya kullanımlarında etkileşim düzeylerini ölçmeye dönük geçerli ve güvenilir bir ölçek olduğunu ortaya koymuştur
Anahtar Kelime:

Konular:
Sosyal > Sosyal > Eğitim, Eğitim Araştırmaları

Development of Social Media Teacher – Student Interaction Scale

Öz:
The goal of this research is to develop a scale towards the determination of Social Media Teacher – Student Interaction levels. The study group of the research consists of 400 teachers in different branches and grades serving in Konya province. In order to research the validity of the scale, exploratory and confirmatory factor analysis, material-factor total correlation, adjusted correlation and distinctiveness of materials are calculated. In order to research the reliability of the scale, internal consistency and stability levels of the scale are calculated. For the evaluation of the validity of six factor structure emerged as a result of Exploratory Factor Analysis (AFA), confirmatory factor analysis (DFA) is performed. As a result of DFA, the consistency values of Social Media Teacher – Student Interaction Scale are analysed primarily. The fit indexes obtained as a result of DFA are as follows: χ2(sd=512, N=400)= 3242,55, p<.000, RMSEA= 0,098, SRMR= 0,096, GFI= 0,81, AGFI= 0,89, CFI= 0,86, NNFI= 0,83 and IFI= 0,96. In addition to DFA, in order to evaluate the reliability levels of the grades obtained via Social Media Teacher – Student Interaction Scale, Cronbach alpha internal consistency coefficients which are calculated based on item analysis are observed. Coefficients are found to be 0,85 for the whole of the scale. As a consequence; Social Media Teacher – Student Interaction Scale is a 5 point likert scale consisting of 34 items six sub-dimensions. The analyses demonstrate that the scale is valid and credible in terms of measuring the interaction levels of teachers and students during their social media usage
Anahtar Kelime:

Konular:
Sosyal > Sosyal > Eğitim, Eğitim Araştırmaları
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Avcı, Ü., & Seferoğlu, S. S. (2011). Bilgi toplumunda öğretmenin tükenmişliği: Teknoloji kullanımı ve tükenmişliği önlemeye yönelik alınabilecek önlemler. Akdeniz Eğitim Araştırmaları Dergisi, 9, 13-26.
  • Balcı, A. (2009). Sosyal bilimlerde araştırma: Yöntem, teknik ve ilkeler. Ankara: Pegem Akademi. Büyüköztürk, Ş. (2011). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Ankara: Pegem Akademi.
  • Cheung, C. M. K., Chiu, P. Y., & Lee, M. K. O. (2011). Online social networks; why do students use Facebook?. Computers in Human Behavior, 27(4), 1337–1343.
  • Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., & Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: Spss ve Lisrel uygulamalar. Ankara: Pegem Akademi.
  • Dabbagh, N., & Kitsantas, A. (2012). Personal Learning Environments, social media, and selfregulated learning: A natural formula for connecting formal and informal learning. The Internet and higher education, 15(1), 3-8. doi:10.1016/j.iheduc.2011.06.002
  • DeVellis, R. F. (2016). Scale development: Theory and applications (Vol. 26). Sage publications.
  • Driscoll, M. (2002). Web-based training: Creating e-learning experiences (2nd ed.). San Francisco, CA: Jossey-Bass/Pfeiffer
  • Eroğlu, A. (2008). Faktör analizi. In: Kalaycı, Ş. (ed), SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri, Ankara: Asil Yayınevi: 321-331.
  • Frymier, A. B., & Houser, M. L. (2000). The teacher-student relationship as an interpersonal relationship. Communication Education, 49(3), 207e219.
  • Garrison, D. R. & Anderson, T. (2003). E-learning in the 21 st century: A framework for research and practice. Newyork, NY: RoutledgeFalmer.
  • Ghamdi, A., Samarji, A., & Watt, A. (2016). Essential considerations in distance education in KSA: teacher immediacy in a virtual teaching and learning environment. International Journal of Information and Education Technology, 6(1).
  • Gorsuch, R. L. (1983). Factor analysis. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Grimm, L. G., & Yarnold, P. R. (1995). Reading and understanding multivariate statistics. American Psychological Association.
  • Grosseck, G. (2009). To use or not to use web 2.0 in higher education?. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 1(1), 478e482
  • Hartman, J., Moskal, P., & Dziuban, C. (2005). Preparing the academy of today for the learner of tomorrow. In D. G. Oblinger, & J. L. Oblinger (Eds.), Educating the net generation (pp. 6.1– 6.15). Washington, DC: EDUCAUSE Center for Applied Research.
  • Horn, J. L. (1965). A rationale and test for the number of factors in factor analysis. Psychometrika, 30(2), 179-185.
  • Hovardaoğlu, S, (2000). Davranış bilimleri için araştırma teknikleri. Ankara: Ve-Ga Yayınevi.
  • Jones, V. (2004). Comprehensive Classroom Management. Boston: Pearson Education Inc
  • Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, 23(3), 187-200.
  • Kearsley, G. (1998). A Guide to Online Education, Greg Kearsley. 2001. Available from author: gkearsley@sprynet. com.
  • Kline, P. (1994). An easy guide to factor analysis. London and New York: Routledge.
  • Kline, R.B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling, 2nd ed, New York: Guilford Press.
  • Korkmaz, Ö. (2012). A validity and reliability study of the online cooperative learning attitude scale (Oclas). Computers & Education, 59(4):1162-1169. Doi: 10.1016/j.compedu.2012.05.021.
  • Liburd, J. J., & Christensen, I. M. F. (2013). Using web 2.0 in higher tourism education. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education, 12(1), 99e108.
  • Manning M. L. ve Bucher, K.(2003). Classroom Management: Models, Application and Cases. New Jersey: Pearson Education Inc.
  • Miller, A. N., Katt, J. A., Brown, T., & Sivo, S. A. (2014). The relationship of instructor self-disclosure, nonverbalimmediacy, andreliabilitytostudentincivility in the college classroom. Communication Education, 63(1), 1e16. http://dx.doi.org/10.1080/03634523.2013.835054.
  • Moore, M. G. (1989). Three types of interaction. The American Journal of Distance Education, 3(2), 1-6.
  • O'Rourke, N., Psych, R., & Hatcher, L. (2013). A step-by-step approach to using SAS for factor analysis and structural equation modeling. Sas Institute.
  • Prensky, M. (2010). Teaching digital natives: Partnering for real learning. London, UK: Sage Publishers.
  • Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2006). A first course structural equation modeling. New Jersey: Lawrence Erlbaum Assocation Inc. Publishers, pp 4.
  • Russell, D. W. (2002). In search of underlying dimensions: The use (and abuse) of factor analysis. Personality and Social Psychology Bulletin, 28, 1629–1646.
  • Sanchez, A.R., Cortijo, V., Javed, U.(2014). ,Students’ perceptions of Facebook for academic purposes. Computers & Education, 70, 138-149.
  • 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(3), 763-770. PubMed PMID: 3406294.
  • Selwyn, N. (2009). Faceworking: exploring students’ education-related use of Facebook. Learning, Media and Technology, 34(2), 157–174
  • Şahin, N. (1994). Psikoloji araştırmalarında ölçek kullanımı, Türk Psikoloji Dergisi, 9 (33), 19-26.
  • Tapscott, D., & Williams, A. (2010). Innovating the 21st century university: it’s time. Educause Review, 45(1), 17–29.
  • Tavşancıl E. (2010). Tutumların ölçülmesi ve spss ile veri analizi, 4.ed. Ankara: Nobel Yayınevi, 93- 124.
  • Tavşancıl, E. (2002). Tutumların ölçülmesi ve spss ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayınları.
  • Thompson, B. (2000). Ten commandments of structural equation modeling. In Grimm, L. G., Yarnold, P. R. (Eds.), Reading and understanding more multivariate statistics (pp. 261– 284). Washington, DC:American Psychological Association.
  • Thompson, P. (2013). The digital natives as learners: technology use patterns and approaches to learning. Computers & Education, 65(1), 12–33.
  • Usta, E., & Korkmaz, Ö. (2010). Öğretmen adaylarının bilgisayar yeterlikleri ve teknoloji kullanımına ilişkin algıları ile öğretmenlik mesleğine yönelik tutumları. Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 7(1), 1335-1349.
  • Worthington, R. L., & Whittaker, T. A. (2006). Scale development research a content analysis and recommendations for best practices. The Counseling Psychologist, 34(6), 806-838.
  • Yılmaz, V., & Çelik, E. (2009). Lisrel ile yapısal eşitlik modellemesi I. Ankara: Pegem Akademi, pp 53.
  • Yu, A. Y., Tian, S. W., Vogel, D., & Kwok, R. C. W. (2010). Can learning be virtually boosted? an investigation of online social networking impacts. Computers & Education, 55(4), 1494– 1503.
APA KORUCU A, USTA E (2017). Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşimi Ölçeğinin Geliştirilmesi. İlköğretim Online (elektronik), 16(1), 197 - 216. 10.17051/io.2017.91326
Chicago KORUCU Agah Tuğrul,USTA ERTUĞRUL Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşimi Ölçeğinin Geliştirilmesi. İlköğretim Online (elektronik) 16, no.1 (2017): 197 - 216. 10.17051/io.2017.91326
MLA KORUCU Agah Tuğrul,USTA ERTUĞRUL Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşimi Ölçeğinin Geliştirilmesi. İlköğretim Online (elektronik), vol.16, no.1, 2017, ss.197 - 216. 10.17051/io.2017.91326
AMA KORUCU A,USTA E Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşimi Ölçeğinin Geliştirilmesi. İlköğretim Online (elektronik). 2017; 16(1): 197 - 216. 10.17051/io.2017.91326
Vancouver KORUCU A,USTA E Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşimi Ölçeğinin Geliştirilmesi. İlköğretim Online (elektronik). 2017; 16(1): 197 - 216. 10.17051/io.2017.91326
IEEE KORUCU A,USTA E "Sosyal Medya Öğretmen - Öğrenci Etkileşimi Ölçeğinin Geliştirilmesi." İlköğretim Online (elektronik), 16, ss.197 - 216, 2017. 10.17051/io.2017.91326