SavedAdd your journal

Journals / Ege Eğitim Dergisi / 2026 / Cilt: 17 Sayı: 1

Çevrimiçi Öğrenme Ortamlarında Kullanım Sürekliliğini Yordayabilecek Yapılara İlişkin Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Gökhan Dağhan
Buket Akkoyunlu
Pages
198–224
Publication Date
2016-07-09
🏛️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)

Araştırma bulguları ölçeğin 10 faktörlü yapısının doğrulandığını ve ölçek yapılarının geçerli ve güvenilir ölçümler yapabileceğini göstermiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu araştırmanın amacı çevrimiçi öğrenme ortamlarında kullanım sürekliliğini yordayabilecek yapılara ilişkin bir ölçme aracı geliştirerek geçerlik ve güvenirlik çalışmalarını yapmaktır.
📊
Key Findings & Data:Bu bağlamda alanyazında yer alan ilgili kuramlar ve modeller doğrultusunda çalışma kapsamına alınacak 10 farklı yapıya karar verilmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Araştırma bulguları ölçeğin 10 faktörlü yapısının doğrulandığını ve ölçek yapılarının geçerli ve güvenilir ölçümler yapabileceğini göstermiştir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Çevrimiçi öğrenme · kullanım sürekliliği · ölçek geliştirme

Özet

Bu araştırmanın amacı çevrimiçi öğrenme ortamlarında kullanım sürekliliğini yordayabilecek yapılara ilişkin bir ölçme aracı geliştirerek geçerlik ve güvenirlik çalışmalarını yapmaktır. Bu bağlamda alanyazında yer alan ilgili kuramlar ve modeller doğrultusunda çalışma kapsamına alınacak 10 farklı yapıya karar verilmiştir. Söz konusu yapıları ölçebilecek maddeler uluslararası alanyazının desteğiyle belirlenmiş ve Türkçeye çevirileri gerçekleştirilmiştir. Dilsel eşdeğerliği ve kültürel adaptasyonu sağlanan ölçek, Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesinde çevrimiçi dersler alan 246 öğrenciye uygulanmış ve araştırma verileri doğrulayıcı faktör analizi ile çözümlenmiştir. Araştırma bulguları ölçeğin 10 faktörlü yapısının doğrulandığını ve ölçek yapılarının geçerli ve güvenilir ölçümler yapabileceğini göstermiştir.

🔖

Cite This Article

Dağhan, G., Akkoyunlu, B. (2016). Çevrimiçi Öğrenme Ortamlarında Kullanım Sürekliliğini Yordayabilecek Yapılara İlişkin Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması. Ege Eğitim Dergisi, Cilt: 17 Sayı: 1, 198–224. https://doi.org/10.12984/eed.61876

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (37)

  1. Alraimi, K. M., Zo, H., & Ciganek A. P. (2015). Understanding the MOOCs continuance: The role of openness and reputation. Computers & Education, 80(January 2015), 28-38. doi: 10.1016/j.compedu.2014.08.006
  2. Alsabawy, A. Y., Cater-Steel, A., & Soar, J. (2013). IT infrastructure services as a requirement for e-learning system success. Computers & Education, 69(November 2013), 431-451. doi: 10.1016/j.compedu.2013.07.035
  3. Balaban, I., Mu, E., & Divjak, B. (2013). Development of an electronic Portfolio system success model: An information systems approach. Computers & Education, 60(1), 396-411. doi: 10.1016/j.compedu.2012.06.013
  4. Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Quarterly, 25(3), 351-370. doi: 10.2307/3250921
  5. Bhuasiri, W., Xaymoungkhoun, O., Zo, H., Rho, J. J., & Ciganek, A. P. (2012). Critical success factors for e-learning in developing countries: A comparative analysis between ICT experts and faculty. Computers & Education, 58(2), 843-855. doi: 10.1016/j.compedu.2011.10.010
  6. Bøe, T., Gulbrandsen, B., & Sørebø, Ø. (2015). How to stimulate the continued use of ICT in higher education: Integrating information systems continuance theory and agency theory. Computers in Human Behavior, 50(September 2015), 375-384. doi: 10.1016/j.chb.2015.03.084
  7. Chang, C.-C. (2013). Exploring the determinants of e-learning systems continuance intention in academic libraries. Library Management, 34(1/2), 40-55. doi: 10.1108/01435121311298261
  8. Chen, C.-P., Lai, H.-M., & Ho, C.-Y. (2015). Why do teachers continue to use teaching blogs? The roles of perceived voluntariness and habit. Computers & Education, 82(March 2015), 236-249. doi: 10.1016/j.compedu.2014.11.017
  9. Chen, H.-J. (2010). Linking employees’ e-learning system use to their overall job outcomes: An empirical study based on the IS success model. Computers & Education, 55(4), 1628–1639. doi: 10.1016/j.compedu.2010.07.005
  10. Chiu, C.-M., Sun, S.-Y., Sun, P.-C., & Ju, T. L. (2007). An empirical analysis of the antecedents of web-based learning continuance. Computers & Education, 49(4), 1224-1245. doi: 10.1016/j.compedu.2006.01.010
  11. Chiu, C.-M., Hsu, M.-H., Sun, S.-Y., Lin, T.-C., & Sun, P.-C. (2005). Usability, quality, value and e-learning continuance decisions. Computers & Education, 45(4), 399-416. doi: 10.1016/j.compedu.2004.06.001
  12. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., & Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (1. Baskı). Ankara: Pegem A Yayıncılık.
  13. DeLone, W. H., & McLean, E. R. (1992). Information systems success: The quest for the dependent variable. Information Systems Research, 3(1), 60-95. doi: 10.1287/isre.3.1.60
  14. DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean Model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9-30.
  15. Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage Publications.
  16. Hsu, M. H., Chiu, C. M., & Ju, T. L. (2004). Determinants of continued use of the WWW: An integration of two theoretical models. Industrial Management & Data Systems, 104(9), 766-775. doi: 10.1108/02635570410567757
  17. Ifinedo, P. (2006). Acceptance and continuance intention of web-based learning technologies (WLT) use among university students in a Baltic country. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries, 23(6), 1-20.
  18. Jasperson, J. S., Carter, P. E., & Zmud, R. W. (2005). A comprehensive conceptualization of post-adoptive behaviours associated with IT enabled work systems. MIS Quarterly, 29(3), 525–557.
  19. Kang, Y. S., Hong, S., & Lee, H. (2009). Exploring continued online service usage behavior: The roles of self-image congruity and regret. Computers in Human Behavior, 25(1), 111-122. doi: 10.1016/j.chb.2008.07.009
  20. Kim, B., & Oh, J. (2011). The difference of determinants of acceptance and continuance of mobile data services: A value perspective. Expert Systems with Applications, 38(3), 1798-1804. doi: 10.1016/j.eswa.2010.07.107
  21. Li, Y., Duan, Y., Fu, Z., & Alford, P. (2011). An empirical study on behavioural intention to reuse e-learning systems in rural China. British Journal of Educational Technology, 43(6), 933-948. doi: 10.1111/j.1467-8535.2011.01261.x
  22. Lee, M.-C. (2010). Explaining and predicting users’ continuance intention toward e-learning: An extension of the expectation–confirmation model. Computers & Education, 54(2), 506-516. doi: 10.1016/j.compedu.2009.09.002
  23. Liao, C., Palvia, P., & Chen, J.-L. (2009). Information technology adoption behavior life cycle: Toward a Technology Continuance Theory (TCT). International Journal of Information Management, 29(4), 309-320. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2009.03.004
  24. Lin, W.-S., & Wang, C.-H. (2012). Antecedences to continued intentions of adopting e-learning system in blended learning instruction: A contingency framework based on models of information system success and task-technology fit. Computers & Education, 58(1), 88-99. doi: 10.1016/j.compedu.2011.07.008
  25. Oliver, R. L. (1980). A cognitive model for the antecedents and consequences of satisfaction. Journal of Marketing Research, 17(4), 460–469.
  26. Özdamar, K. (2004). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi 2 (Çok değişkenli analizler) (5. Baskı). Eskişehir: Kaan Kitabevi.
  27. Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Test of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research - Online, 8(2), 23-74.
  28. Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2004). A beginners’ guide to structural equation modeling. Mahwah, NJ: Lawrance Erlbaum Associates.
  29. Seddon, P. B. (1997). A respecification and extension of the DeLone and McLean model of IS success. Information Systems Research, 8(3), 240-253. doi: 10.1287/isre.8.3.240
  30. Shih, H.-P. (2008). Continued use of a Chinese online portal: An empirical study. Behaviour & Information Technology, 27(3), 201–209. doi: 10.1080/01449290600802403
  31. Stone, R. W., & Baker-Eveleth, L. (2013). Students’ expectation, confirmation, and continuance intention to use electronic textbooks. Computers in Human Behavior, 29(3), 984–990. doi: 10.1016/j.chb.2012.12.007
  32. Şeker, H., & Gençdoğan, B. (2006). Psikolojide ve eğitimde ölçme aracı geliştirme. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
  33. Tatlıdil, H. (2002). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Ankara: Ziraat Matbaacılık.
  34. Terzis, V., Moridis, C. N., & Economides, A. A. (2013). Continuance acceptance of computer based assessment through the integration of user’s expectations and perceptions. Computers & Education, 62(March 2003), 50–61. doi: 10.1016/j.compedu.2012.10.018
  35. Thong, J. Y. L., Hong, S.-J., & Tam, K. Y. (2006). The effects of post-adoption beliefs on the expectation-confirmation model for information technology continuance. International Journal of Human-Computer Studies, 64(9), 799-810. doi: 10.1016/j.ijhcs.2006.05.001
  36. Wang, H. C., & Chiu, Y. F. (2011). Assessing e-learning 2.0 system success. Computers & Education, 57(2), 1790–1800. doi: 10.1016/j.compedu.2011.03.009
  37. Yurdugül, H., & Aşkar, P. (2008). Öğrencilerin teknolojiye yönelik tutum ölçeği faktör yapılarının incelenmesi: Türkiye örneği. İlköğretim Online, 7(2), 288-309.