SavedAdd your journal

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

Çevrimiçi Sosyal Ağların Öğretim lı Kabul ve Kullanımı Ölçeğinin Geliştirilmesi

Elif Buğra Kuzu DEMİR
Yavuz AKBULUT
Pages
52–82
Publication Date
2022-11-04
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:Domain Parameters

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 (?=.97). Dört faktörlü bu yapıya ilişkin DFA sonucunda da kabul edilebilir uyum değerlerine ulaşılmıştır (RMSEA= 0.075; SRMR=0.080; NNFI= .094; CFI= .094; ?=.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. (2022). Çevrimiçi Sosyal Ağların Öğretim lı Kabul ve Kullanımı Ölçeğinin Geliştirilmesi. Türk Bilgisayar ve Matematik Eğitimi Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 1, 52–82. https://ajindex.com/articles/620397

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Acar, A. (2013). Attitudes toward blended learning and social media use for academic purposes: An exploratory study. Journal of e-Learning and Knowledge Society, 9(3), 107-126.
  2. Ajjan, H., Hartshorne, R. (2008). Investigating faculty decisions to adopt Web 2.0 technologies: Theory and empirical tests. The Internet and Higher Education, 11(2), 71- 80. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behaviour and Human Decision Processes, 50, 179-211.Alarcon-del-Amo, M., Lorenzo-Romero, C., Gomez-Borja, M. (2012). Analysis of acceptance of social networking sites. African Journal of Business Management, 6(29), 8609-8619.
  3. Al-Qeisi, K. İ. (2009). Analysing the UTAUT model in explaining an online behaviour: Internet banking adoption (Doktora tezi). Brunel Üniversitesi,
  4. Londra. Armida, E. E. (2008). Adoption process for VOIP: The influence of trust in the UTAUT model (Doktora Tezi). Purdue Üniversitesi,
  5. Indiana. Baltacı Göktalay, Ş., Özdilek, Z. (2010). Pre-service teachers’ perceptions about Web 2.0 technologies. Procedia Social and Behavioral Sciences, 2, 4737-4741.
  6. Becit İşçitürk, G. (2012). Öğretmen adaylarının bilgi ve iletişim teknolojilerini kabul ve kullanımlarının çeşitli değişkenler açısından incelenmesi (Doktora tezi). Anadolu Üniversitesi, Eskişehir. boyd, d. (2010). Social network sites as networked publics: Affordances, dynamics, and implications. In Z. Papacharissi (Ed.), Networked self: Identity, community, and culture on social network sites (pp. 39-58).
  7. New York, NY: Routledge. Birch, A. (2003). Preservice teachers’ acceptance of information and communication technology integration in the classroom: Applying the unified theory of acceptance and use of technology model (Yüksek lisans tezi). Victoria Üniversitesi,
  8. Melbourne. Birch, A. Irvine, V. (2009). Preservice teachers acceptance of ICT integration in the classroom: Applying the UTAUT model. Educational Media International, 46(4), 239- 15. Brisson, G. E., Fisher, M. J., LaBelle, M. W., Kozmic, S. E. (2015). Defining 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.
  9. 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 Francisc