AI Summary & Key Takeaways
AI InsightKMO value before the AFA stage of the scale. 97; It was determined that the results of Bartlett's test of sphericity were significant, and it was found that the sample size was sufficient for AFA.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The aim of this study is to develop a valid and reliable five-point Likert-type scale to determine the proficiency of teachers and pre-service teachers in using artificial intelligence-supported digital tools. The scale form prepared in the first phase of the study was administered to 480 people. KMO value before the AFA stage of the scale. 97; It was determined that the results of Bartlett's test of sphericity were significant, and it was found that the sample size was sufficient for AFA. Following AFA analyses, a 23-item single-factor structure was achieved. To verify the results obtained with AFA, data were collected from a sample of 330 teachers and teacher candidates, and DFA was performed. The fact that the fit indices such as Chi-square/df (1.861), SRMR (0.048), and RMSEA (0.051) of the scale with DFA are below 0.06 indicates that the model fits the data perfectly. The GFI (0.902), NNFI (0.900), and CFI (0.911) values exceeding the 0.90 threshold indicate a good level of model-data fit and confirm the unidimensional scale structure. The results of the confirmatory factor analysis showed that the factor loadings of the 23 items on the scale were greater than 0.40, and the t-values were significant. The factor loadings of the scale items, ranging from 0.47 to 0.66, indicate that each item significantly and adequately represents the factor it is associated with. The Cronbach's Alpha coefficient of the scale examined within the scope of reliability analysis was found to be 0.90. The highest score obtainable on the scale is 115, and the lowest score is 23. When evaluated with model fit indices, the validity and reliability of the scale were confirmed with its 23 items and unidimensional structure.
Özet
Bu çalışmanın amacı öğretmen ve öğretmen adaylarının Yapay Zekâ Destekli Dijital Araçları Kullanım Yetkinliğini tespit edecek beşli likert tipi geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirmektir. Çalışmanın ilk aşamasında hazırlanan ölçek formu 480 kişiye uygulanmıştır. Ölçeğin AFA aşaması öncesi KMO değeri.97; Bartlett Küresellik test sonuçlarının anlamlı olduğu ve AFA için örneklemin yeterli olduğu tespit edilmiştir. AFA analizleri sonucu 23 maddelik tek faktörlü bir yapıya ulaşılmıştır. AFA ile elde edilen sonuçların doğrulanması için öğretmen ve öğretmen adaylarından oluşan 330 kişilik örneklemden veriler toplanarak DFA yapılmıştır. DFA ile ölçeğin Ki-kare/sd (1,861), SRMR (0,048) ve RMSEA (0,051) gibi uyum indekslerinin 0.06 değerinin altında olması modelin veriye mükemmel denebilecek düzeyde uyum sağladığını göstermiştir. GFI (0,902) ile NNFI (0,900) ve CFI (0,911) değerlerinin 0, 90 sınırını aşmış olması model ile veri uyumunun iyi düzeyde olduğunu ve tek boyutlu ölçek yapısının doğrulandığını göstermiştir. Doğrulayıcı faktör analizi sonucu ölçekteki 23 maddenin faktör yüklerinin 0,40’tan büyük ve t değerlerinin anlamlı olduğu sonucuna varılmıştır. Ölçek maddelerinin faktör yüklerinin 0,47 ile 0, 66 arasında olması her bir maddenin ilişkili olduğu faktörü anlamlı ve yeterli düzeyde temsil ettiği sonucunu vermiştir. Güvenirlik analizi kapsamında incelenen ölçeğin Cronbach Alpha katsayısı 0,90 bulunmuştur. Ölçekten alınabilecek en yüksek puan 115, en düşük puan 23’tür. Model uyum indeksleriyle birlikte değerlendirildiğinde ölçeğin 23 madde ve tek boyutlu yapısı ile geçerlik ve güvenirliği doğrulanmıştır.