SavedAdd your journal

Journals / Bilişim Teknolojileri Dergisi / 2024 / Cilt: 17 Sayı: 4

Development of Informal Learning Qualification Scale With Digital Tools

Dijital Araçlarla İnformal Öğrenme Yeterlilik Ölçeğinin Geliştirilmesi

Gürbüz Ocak(AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ, EĞİTİM FAKÜLTESİ)0000-0001-8568-0364
Gülin Ütebay(AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-7309-6785
Ramazan Yurtseven(AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ, EĞİTİM FAKÜLTESİ)0000-0001-9963-8642
Pages
267–279
Publication Date
2024-10-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Then, by applying confirmatory factor analysis (CFA), it was found that the structure of the scale obtained had acceptable fit indices.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, it was aimed to develop a measurement tool to be used to measure the informal learning competencies of university students with digital tools.
📊
Key Findings & Data:The study group of the research consisted of 287 university students for exploratory factor analysis (EFA) and 200 university students for confirmatory factor analysis (CFA).
💡
Conclusion & Impact:Then, by applying confirmatory factor analysis (CFA), it was found that the structure of the scale obtained had acceptable fit indices.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:— Dijital araçlar · informal öğrenme · üniversite öğrencileri

Abstract

In this study, it was aimed to develop a measurement tool to be used to measure the informal learning competencies of university students with digital tools. In this context, a Likert-type scale called "Informal Learning Competency Scale with Digital Tools" (ILCSDT) was created. Exploratory sequential design, one of the mixed research methods, was used in the study. The study group of the research consisted of 287 university students for exploratory factor analysis (EFA) and 200 university students for confirmatory factor analysis (CFA). Before EFA, the KMO value for data suitability was calculated and found to be .915. As a result of EFA, it was determined that the scale had a four-factor structure and explained 55% of the total variance. As a result of EFA, a scale consisting of 22 items and 4 factors (digital self-efficacy, technological willingness, cognitive competence and effective use) was obtained. Then, by applying confirmatory factor analysis (CFA), it was found that the structure of the scale obtained had acceptable fit indices. Finally, the Cronbach alpha values for the sub-dimensions of the scale for reliability are as follows; 0.85, 0.86, 0.85 and 0.83; The total alpha value was found to be .927. As a result of the analyses, a valid and reliable scale was developed that can be used to determine the informal learning proficiency of university students with digital tools.

Özet

Bu çalışmada, üniversite öğrencilerinin informal öğrenme süreçlerinde kullandıkları dijital araçları belirlemeyi ve kullanımın sonuçlarını gözlemlemeyi amaçlayan geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirmek hedeflenmiştir. Bu kapsamda, “Dijital Araçlarla İnformal Öğrenme Yeterlilik Ölçeği”( DAİÖYÖ) şeklinde adlandırılan likert tipi bir ölçek oluşturulmuştur. Karma araştırma yöntemlerinden biri olan keşfedici sıralı desenin kullanıldığı çalışmada veriler, açımlayıcı faktör analizi (AFA) için devlet üniversitesinde öğrenim gören 287 üniversite öğrencisinden toplanmıştır. Faktör analizi öncesinde, veri uygunluğu KMO değeri. 915 olarak bulunmuştur. AFA sonucunda ölçeğin dört faktörlü bir yapıya sahip olduğu, toplam varyansının %55’ini açıkladığı belirlenmiştir. AFA sonucunda, 22 madde, 4 faktöre (dijital öz yeterlilik, teknolojik isteklilik, bilişsel yeterlilik ve etkin kullanım) sahip olan ölçeğe, doğrulayıcı faktör analizi uygulanarak yapı geçerliliği belirlenmiştir. Son olarak güvenirlik için yapılan ölçeğin alt boyutlarına ilişkin cronbach alpha değerleri sırayla; 0.85, 0.86, 0.85 ve 0.83 toplam alpha değeri ise. 927 olarak bulunmuştur. Analizler sonucunda, üniversite öğrencilerinin informal öğrenmede dijital araçları kullanmalarını etkileyen faktörleri belirlemek amacıyla kullanılabilecek geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirilmiştir.

🔖

Cite This Article

Ocak, G., Ütebay, G., Yurtseven, R. (2024). Development of Informal Learning Qualification Scale With Digital Tools. Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 17 Sayı: 4, 267–279. https://doi.org/10.17671/gazibtd.1431471

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (55)

  1. N. Dabbagh and A. Kitsantas, “Personal learning environments, social media, and self-regulated learning: a natural formula for connecting formal and informal learning”,The Internet and Higher Education, 15(1), 3–8,2012.
  2. N. Senemoğlu, Gelişim öğrenme ve öğretim kuramdan uygulamaya. Pegem Akademi Yayıncılık,2011.
  3. M. C. Lohman, “ A survey of factors influencing the engagement of two professional groups in informal workplace learning activities”, Human Resource Development Quarterly, 16(4), 501–527,2005.
  4. D. Schugurensky, “The forms of informal learning: Towards a conceptualization of the field (Working paper)”. Centre for the Study of Education and Work, OISE/UT. https://tspace.library. utoronto.ca/handle/1807/2733,2000.
  5. L. Küçükahmet, Eğitim Bilimine Giriş,Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık, 2015.
  6. M. Eraut, ”Informal learning in the workplace”, Studies in Continuing Education, 26,2004.
  7. A.L. Moore and J.D. Klein, “Facilitating Informal Learning at Work”, TechTrends 64, 219– 228. https://doi.org/10.1007/s11528-019-00458-3,2020
  8. A. Martin and J. Grudziecki, “ DigEuLit: Concepts and tools for digital literacy development. Innovation in teaching and learning in information and computer sciences”, 5(4), 249-267,2006.
  9. B. Sözer, N. Özdamar, N. and H. Pilanci,”Yabancı dil öğrenimi için hazırlanan e-öğrenme ortamlarına ilişkin kullanılabilirlik araştırmalarının incelenmesi”, Açıköğretim Uygulamaları ve Araştırmaları Dergisi, 6(4), 174-207,2020.
  10. J.A González-Martínez., M.L Bote-Lorenzo, E. Gómez-Sánchez and R. CanoParra,” Cloud computing and education: A state-of-the-art survey”, Comput. Educ 80, 132–151,2015.
  11. E. Gilman, I.S Milara, M. Cortés and J.Riekki, “Towards User Supportin Ubiquitous Learning Systems”, IEEE Trans. Learn. Technol. 8, 55–68,2015.
  12. G. Yokus,. “Eğitim Fakültesi öğrencilerinin mobil öğrenmeye ilişkin görüşlerinin incelenmesi ve eğitim bilimler alanına yönelik mobil uygulama geliştirme çalışması”, Mersin Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü,2016
  13. C. Karadeniz, “Müzede Dijital Teknolojilerin Kullanımı ve Salgın Sürecinde Dijital Katılım”. İdil Sanat ve Dil Dergisi, 9(70), 975-984,2020.
  14. M. Mehrvarz, E. Heidari, M. Farrokhnia, and O. Noroozi, “The mediating role of digital informal learning in the relationship between students' digital competence and their academic performance”, Computers ve Education, 167, 104184,2021.
  15. T. He, Q. Huang, X. Yu and S. Li, “Exploring students’ digital informal learning: the roles of digital competence and DTPB factors” Behaviour ve Information Technology, 40(13), 1406-1416,2021.
  16. K. Akife and A. Göçer, “Mobil Öğrenme Aracı Olarak Podcastin Türkçe Öğretiminde Kullanılabilirliği Üzerine: Kuramsal Bir Çalışma” Uluslararası Eğitim Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7(2), 77-97,2021.
  17. O.Sadovets, O. Martynyuk, O. Orlovska, H. Lysak, S. Korol and M. Zembytska, “Gamification in the informal learning space of higher education (in the context of the digital transformation of education)”,Postmodern Openings, 13(1), 330-350,2022.
  18. H. Xianhan, L. Chun S. Mingyao and S. Caixia, “Associations of different types of informal teacher learning with teachers’ technology integration intention”, Computers ve Education, 190, 104604,2022.
  19. Ö. Kandemir and G. Ulusoy, “Bir Yapı’dan Bir Kent’e Kültürel Değerlerin Artırılmış Gerçeklik Teknolojileriyle Ortaya Konulması”,Yakın Doğu Üniversitesi Yakın Mimarlık Dergisi, 7(1), 90-114, 2023.
  20. L.S. Ng,, S. M. Thang and N. M. Noor, “The usage of social networking sites for informal learning: A comparative study between Malaysia students of different gender and age group”, In Research Anthology on Applying Social Networking Strategies to Classrooms and Libraries (pp. 1467-1481). Global, 2023.
  21. P. Panagiotidis, P. Krystalli and P. Arvanitis, “Technology as a motivational factor in foreign language learning”, European Journal of Education, 6(1), 69-84,2023. J. W. Creswell, and V. L Plano Clark, “Designing and conducting mixed methods research”, Thousand Oaks, CA: Sage,2011.
  22. J. W. Creswell, “ Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research (4th ed.)”. MA: Pearson Education, Inc.,2011”
  23. J. R. Fraenkel, and N. E Wallen,”How to design and evaluate research in education” (7th ed.). McGraw-Hill,2011.
  24. İ. Seçer, SPSS ve Lisrel ile pratik veri analizi: Analiz ve raporlaştırma. Ankara:Anı,2015.
  25. E. Tavşancıl. Tutumların ölçülmesi ve SPSS veri analizi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım,2010.
  26. A. A. Tezbaşaran, Likert tipi ölçek geliştirme kılavuzu, 2. Baskı.: Türk Psikologlar Derneği Yayınları,1997.
  27. S.,Tekindal, “Duyuşsal özelliklerin ölçülmesi için araç oluşturma”, Kocaeli Üniversitesi, 2009
  28. A. Erkuş, Psikolojide ölçme ve ölçek geliştirme. Ankara: Pegem Yayınları,2012.
  29. S. Gürbüz and F. Şahin, Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri, Ankara: Seçkin Yayıncılık.”,2014.
  30. N. Sümer, “Yapısal Eşitlik Modelleri. Türk Psikojloji Yazıları”, 3(6), 49-74,2000.
  31. K. Özdamar, Tabloların Oluşturulması, Güvenirlik ve Soru Analizi. Paket Programlarla İstatistiksel Veri Analizi-1. (5. Baskı). Eskişehir: Kaan Kitabevi,2004.
  32. Ş. Büyüköztürk, Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı. Kuram ve uygulamada eğitim yönetimi, 32(32), 470-483,2002.
  33. M. Allen, The sage encyclopedia of communication research methods (Vols. 1-4), 2017.
  34. G.H. Dunteman, Principal components analysis, Sage, 69,1989.
  35. H.F. Kaiser, “The Application of Electronic Computers to Factor Analysis, Educational and Psychological Measurement”, 20, 141-151,1960.
  36. R. B Cattell,The scientific use of factor analysis in behavioral and life sciences. New,1978.
  37. Ö. Çokluk, G. Şekercioğlu and Ş. Büyüköztürk, Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları. Ankara: Pegem Akademi, 2012.
  38. Ş. Büyüköztürk, Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Ankara: PegamaYayıncılık,2010.
  39. A. Akgül and O. Çevik, İstatistiksel analiz teknikleri SPSS’te işletme yönetimi uygulamaları. Ankara: Emek Ofset,2003.
  40. Ş. Kalaycı, SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım,2008.
  41. R. L. Worthington and T. A. Whittaker, “Scale development research: A content analysis and recommendations for best practices”, The counseling psychologist, 34(6), 806-838,2006.
  42. R. E. Schumacker and R. G.Lomax, A Beginner's Guide to Structural Equation Modeling, New York: Taylor and Francis Group,2010.
  43. C. Çapık,“Geçerlik ve güvenirlik çalışmalarında doğrulayıcı faktör analizinin kullanımı”,Journal of Anatolia Nursing and Health Sciences, 17(3), 196-205,2014.
  44. B. M. Byrne, “Structural equation modeling with lısrel, prelıs, and sımplıs: Basic concepts, applications and programming”, Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates,1998.
  45. L. T. Hu and P. M. Bentler, “Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural equation modeling”: a multidisciplinary journal, 6(1), 1-55,1999.
  46. H. W. Marsh, K. T. Hau, C. Artelt, J. Baumert and, J. L. Peschar,”OECD's brief self-report measure of educational psychology's most useful affective constructs: Cross-cultural, psychometric comparisons across 25 countries”, International Journal of Testing, 6(4), 311-360,2006.
  47. R. B. Kline, “Principles and practice of structural equation modeling”, New York, NY: Guilford Press,2011.
  48. M. M. Yaşlıoğlu, “Sosyal bilimlerde faktör analizi ve geçerlilik: Keşfedici ve doğrulayıcı faktör analizlerinin kullanılması”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46, 74-85,2017.
  49. R. P. Bagozzi, Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error: a comment,1981.
  50. T. He and C. Zhu, C. “Digital informal learning among Chinese university students: the effects of digital competence and personal factors”, International Journal of Educational Technology in Higher Education, 14(1), 1-19,2017.
  51. G. Liu, C. Ma, J. Bao, J. And Z. Liu,” Toward a model of informal digital learning of English and intercultural competence: a large-scale structural equation modeling approach” Computer Assisted Language Learning, 1-25,2023.
  52. G. Liu and C. Ma, “Measuring EFL learners’ use of ChatGPT in informal digital learning of English based on the technology acceptance model”, Innovation in Language Learning and Teaching, 1-14,2023.
  53. J.A González-Martínez., M.L Bote-Lorenzo, E. Gómez-Sánchez and R. CanoParra,” Cloud computing and education: A state-of-the-art survey”, Comput. Educ 80, 132–151,2015.
  54. L.S. Ng,, S. M. Thang and N. M. Noor, “The usage of social networking sites for informal learning: A comparative study between Malaysia students of different gender and age group”, In Research Anthology on Applying Social Networking Strategies to Classrooms and Libraries (pp. 1467-1481). Global, 2023.
  55. H. W. Marsh, K. T. Hau, C. Artelt, J. Baumert and, J. L. Peschar,”OECD's brief self-report measure of educational psychology's most useful affective constructs: Cross-cultural, psychometric comparisons across 25 countries”, International Journal of Testing, 6(4), 311-360,2006.