Journals / Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 39 - Sayı: 3

Adaptation of Mobile Learning Readiness Scale: A Validity and Reliability Study

Mobil Öğrenmeye Hazırbulunuşluk Ölçeği’nin Uyarlanması: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması

Pages
1513–1533
Publication Date
2022-10-18
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)

The practitioners can determine an individual’s mobile learning readiness level and direct his/her learning actions for mobile learning by using this measurement scale.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The purpose of this study is to adapt “Mobile Learning Readiness Scale” into Turkish culture, and to examine its psychometrical properties.
📊
Key Findings & Data:The sample of the study consists of 201 participants (165 females and 36 males) and convenience sampling method (one of the non-random sampling methods) has been used to sample.
💡
Conclusion & Impact:The practitioners can determine an individual’s mobile learning readiness level and direct his/her learning actions for mobile learning by using this measurement scale.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The purpose of this study is to adapt “Mobile Learning Readiness Scale” into Turkish culture, and to examine its psychometrical properties. The sample of the study consists of 201 participants (165 females and 36 males) and convenience sampling method (one of the non-random sampling methods) has been used to sample. In data analysis, confirmatory factor analysis, Cronbach α, stratified Cronbach α and McDonald ω coefficients have been used to collect reliability and validity evidence for the scale and standard setting has been performed. The model-fit indices obtained from confirmatory factor analysis are as follows: GFI = 0.82, AGFI = 0.77, CFI = 0.95, NNFI = 0.91, RMSEA (90%CI) = 0.08 (0.07-0.09) and SRMR = 0.08, and they exhibit proofs for construct validity. For the evidence of reliability, Cronbach α coefficients for the sub-dimensions of mobile learning self-efficacy, optimism and self-directed learning are 0.89, 0.87 and 0.86, respectively, and the coefficients for McDonald ω are 0.94, 0.91 and 0.86. After collecting reliability and validity evidences for the scale, standard setting has been performed with two-step cluster analysis and cutoff score has been determined (89.0). As a result, the adaptation of Mobile Learning Readiness Scale has been adapted into Turkish culture, and its psychometric properties have been examined. The practitioners can determine an individual’s mobile learning readiness level and direct his/her learning actions for mobile learning by using this measurement scale.

Özet

Bu çalışmanın amacı, “mobil öğrenmeye hazırbulunuşluk” ölçeğinin Türk kültürüne uyarlamasını yapmak ve psikometrik özelliklerini incelemektir. Araştırmanın örneklemini seçkisiz olmayan örnekleme yöntemlerinden uygun örnekleme yöntemi ile seçilen 165 kız ve 36 erkek olmak üzere toplam 201 katılımcı oluşturmaktadır. Veri analizinde; doğrulayıcı faktör analizi, Cronbach α, tabakalı Cronbach α ve McDonald ω katsayıları ve iki aşamalı kümeleme analizi kullanılarak ölçme aracına ilişkin güvenirlik ve geçerlik kanıtlarının toplanması ve standart belirleme çalışması yapılmıştır. Doğrulayıcı faktör analizi sonuçları incelendiğinde; GFI = 0.82, AGFI = 0.77, CFI = 0.95, NNFI = 0.91, RMSEA (%90GA) = 0.078 (0.067-0.090) ve SRMR = 0.082 olarak bulunmuş ve yapı geçerliğine ilişkin kanıtlar elde edilmiştir. Ölçeğin güvenirlik düzeyine ilişkin güvenirlik katsayıları incelendiğinde, mobil öğrenme öz yeterliliği, iyimserlik ve öz yönetimli öğrenme alt boyutları için sırasıyla Cronbach α değerleri; 0.889, 0.866 ve 0.860 iken McDonald ω değerleri; 0.943, 0.913 ve 0.857 olarak bulunmuştur. Ölçümlerin güvenirliği ve geçerliğine ilişkin kanıtlar toplandıktan sonra, iki aşamalı kümeleme analizi kullanılarak ölçme aracı için standart belirleme çalışması yapılmış ve kesme puanı 89.0 olarak elde edilmiştir. Sonuç olarak, mobil öğrenmeye hazırbulunuşluk ölçeğinin Türk kültürüne uyarlaması yapılmış ve psikometrik özellikleri incelenmiştir. İlgili ölçme aracı kullanılarak bireylerin mobil öğrenmeye hazırbulunuşluk düzeyleri belirlenerek mobil öğrenmeye yönelik faaliyetlere yön verilebilir.

🔖

Cite This Article

KOYUNCU, M. S., ÇORBACI, E. C., ŞATA, M. (2022). Adaptation of Mobile Learning Readiness Scale: A Validity and Reliability Study. Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 39 - Sayı: 3, 1513–1533. https://ajindex.com/articles/519406

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Aljuaid, N. M. F., Alzahrani, M. A. R., ve Atiquil, A. Y. M. (2014). Assessing mobile learnig readiness in Saudi Arabia higher education: An empirical study. The Malaysian Online Journal of Educational Technology, 2(2), 1-14. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1086443.pdf adresinden erişilmiştir. Bentler, P. M., ve Chou, C. P. (1987). Practical issues in structural modeling. Sociological Methods & Research, 16(1), 78-117. https://doi.org/10.1177/0049124187016001004
  2. Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. New York: Guilford Publications. Browne, M. W., ve Cudeck, R. (1992). Alternative ways of assessing model fit. Sociological Methods & Research, 21(2), 230-258. https://doi.org/10.1177/0049124192021002005
  3. Celik, V., ve Yesilyurt, E. (2013). Attitudes to technology, perceived computer selfefficacy and computer anxiety as predictors of computer supported education. Computers & Education, 60(1), 148-158. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.06.008
  4. Cheon, J., Lee, S., Crooks, S. M., ve Song, J. (2012). An investigation of mobile learning readiness in higher education based on the theory of planned behavior. Computers & Education, 59(3), 1054-1064. https://www.learntechlib.org/p/66460/. adresinden erişilmiştir. Cheung, G. W., ve Rensvold, R. B. (2002). Evaluating goodness-of-fit indexes for testing measurement invariance. Structural equation modeling, 9(2), 233255. https://doi.org/10.1207/S15328007SEM0902_5
  5. Christensen, R., ve Knezek, G. (2017). Readiness for integrating mobile learning in the classroom: Challenges, preferences and possibilities. Computers in Human Behavior, 76, 112-121. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.07.014
  6. Cochrane, T. (2014, June). Mobile social media as a catalyst for pedagogical change. In EdMedia+ Innovate Learning (pp. 2187-2200). Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). Doolittle, P. E., ve MaRIanO, G. J. (2008). Working memory capacity and mobile multimedia learning environments: Individual differences in learning while mobile. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 17(4), 511530. https://www.learntechlib.org/p/26079/ adresinden erişilmiştir. Erdoğdu, F., ve Şahin, S. (2016). Yükseköğretimde her yerde öğrenmenin akademik başarı ve motivasyona etkisi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 9(3), 285. https://dergipark.org.tr/gazibtd/article/258897 adresinden erişilmiştir. Gökçearslan, Ş., Solmaz, E., ve Kukul, V. (2017). Mobil öğrenmeye yönelik hazirbulunuşluk ölçeği: bi