Journals / Türk Bilgisayar ve Matematik Eğitimi Dergisi / 2017 / Cilt: 8 - Sayı: 1

Development of a Scale to Address the Acceptance and Use of Online Social Networking Sites for Instructional Purposes

Çevrimiçi Sosyal Ağların Öğretim Amaçlı Kabul ve Kullanımı Ölçeğinin Geliştirilmesi

Pages
52–82
Publication Date
2017-03-15
DOI
—
🏛️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)

Higher scores from the scale can be interpreted as higher acceptance rate and tendency to use SNSs for instructional purposes.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The current study aimed to develop a scale to address the acceptance and use of online social networking sites (SNSs) for instructional purposes among information technology teachers.
📊
Key Findings & Data:Data were collected from computer education departments of three state universities to conduct an exploratory factor analysis (n: 302) followed by a confirmatory factor analysis (n: 210).
💡
Conclusion & Impact:Higher scores from the scale can be interpreted as higher acceptance rate and tendency to use SNSs for instructional purposes.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Bilişim teknolojileri · çevrimiçi sosyal ağlar · yeniliklerin kabulü

Abstract

The current study aimed to develop a scale to address the acceptance and use of online social networking sites (SNSs) for instructional purposes among information technology teachers. The theoretical framework of the scale was based on The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Data were collected from computer education departments of three state universities to conduct an exploratory factor analysis (n: 302) followed by a confirmatory factor analysis (n: 210). Analyses revealed a four-factor structure which sheltered 36 items. It was observed that acceptance and use of SNSs for instructional purposes were composed of performance expectancy, effort expectancy, social influence and behavioral intention, which explained 67.02 percent of the total variance with a high internal consistency coefficient (α=.97). The confirmatory analysis on the four-factor structure revealed acceptable fit indices as well (RMSEA= 0.075; SRMR=0.080; NNFI= .094; CFI= .094; α=.93). Higher scores from the scale can be interpreted as higher acceptance rate and tendency to use SNSs for instructional purposes.

Özet

Bu çalışmada bilişim teknolojileri (BT) öğretmen adaylarının çevrimiçi sosyal ağları (ÇSA) öğretim amaçlı kabul ve kullanım süreçlerine ilişkin bir ölçek geliştirilmiştir. Geliştirilen ölçeğin kuramsal çerçevesini teknoloji kabul modellerinden “Teknoloji Kabul ve Kullanım Birleştirilmiş Model”i oluşturmuştur. Açımlayıcı faktör analizi (AFA) için 302, doğrulayıcı faktör analizi (DFA) için 210 olmak üzere üç farklı devlet üniversitesinin Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi (BÖTE) bölümü öğrencilerinden veri toplanmıştır. Analizler sonucunda 36 maddeden oluşan dört faktörlü bir yapı ortaya konmuştur. ÇSA’ları öğretim amaçlı olarak kabul ve kullanım durumlarının performans beklentisi, çaba beklentisi, sosyal etki ve kullanma niyetlerinden etkilendiği sonucuna ulaşılmış; bu dört faktör toplam varyansın %67,02’sini açıklamış, yüksek bir iç tutarlılık katsayısı sergilemiştir (α=.97). Dört faktörlü bu yapıya ilişkin DFA sonucunda da kabul edilebilir uyum değerlerine ulaşılmıştır (RMSEA= 0.075; SRMR=0.080; NNFI= .094; CFI= .094; α=.93). Ölçekten alınan yüksek puan, BT öğretmen adaylarının ÇSA’ları öğretim amaçlı kabul durumlarının ve mesleki yaşamlarında kullanma eğilimlerinin yüksek olduğuna işaret etmektedir.

🔖

Cite This Article

DEMİR, E. B. K., AKBULUT, Y. (2017). Development of a Scale to Address the Acceptance and Use of Online Social Networking Sites for Instructional Purposes. Türk Bilgisayar ve Matematik Eğitimi Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 1, 52–82. https://ajindex.com/articles/241243

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Birch, A., & Irvine, V. (2009). Preservice teachers’ acceptance of ICT integration in the classroom: Applying the UTAUT model. Educational Media International, 46(4), 239-315.
  2. Brisson, G. E., Fisher, M. J., LaBelle, M. W., & Kozmic, S. E. (2015). Defining a mismatch: Differences in usage of social networking sites between medical students and the faculty who teach them. Teaching and Learning in Medicine, 27(2), 208-214.
  3. Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research (1. baskı). New York, NY: Guilford. Butcher, M. F. (2010). Online social networks and their impact on student expectations of university-provided learning technology (Doctoral dissertation). Northern Arizona University, San Francisco. Büyüköztürk, Ş. (2004). Veri analizi el kitabı. Ankara:
  4. Pegem A Yayıncılık. Catell, R. B. (1978). The scientific use of factor analysis. New York: Plenum. Chang, L. (1994). A psychometric evaluation of 4-point and 6-point likert-type scales in relation to reliability and validity. Applied Psychological Measurement, 18(3), 205-215.
  5. Cheung, C. M. K., Chiu, P., & Lee, M. K. O. (2011). Online social networks: Why do students use Facebook? Computers in Human Behavior, 27, 1337-1343.
  6. Chomeya, R. (2010). Quality of psychology test between likert scale 5 and 6 points. Journal of Social Sciences, 6(3), 399-403.
  7. Cohen, L. Manion. L., & Morrison, K.(2007). Research methods in education. New York, NY: Routledge. Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3. baskı). London: Sage Fishbein, M. A., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley. Garland, R. (1991). The mid-point on a rating scale: is it desirable? Marketing Bulletin, 2, 66-70.
  8. Glynn, C. J., Huge, M. E., & Hoffman, L. H. (2012). All the news that’s fit to post: A profile of news use on social networking sites. Computers in Human Behavior, 28, 113-119.
  9. Gorsuch, R. L. (1983). Factor analysis (2.baskı). Hillsdale, NJ: Erlbaum. Hair, J. R., Anderson, R. R, Tatham, R. L., & Black, W.C. (1998). Multivariate data analysis (5. Baskı). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. Hamid, S., Chang, S., & Kurnia, S. (2009, Aralık). Identifying the use of online social networking in higher education. Paper presented at Ascilite Auckland 2009: Same places, different spaces, Melbourne Üniversitesi,
  10. Auckland. Harrington, D. (2009). Confirmatory factor analysis. New York, NY: Oxford University Press.
  11. Henson, R. K., & Rob