Journals / The Journal of International Lingual Social and Educational Sciences / 2022 / Cilt: 8 - Sayı: 1

Analysis of the Concepts Related to Industry 4.0 in Education through Many-Facet Rasch Measurement Model

Eğitimde Endüstri 4.0 ile İlişkili Kavramların Çok-Yüzeyli Rasch Ölçme Modeliyle Analizi

Pages
31–41
Publication Date
2022-06-30
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)

On the other hand, in the research, it was concluded that the concepts of wearable technologies and cyber security had the lowest qualifications.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The purpose of this research is to determine the opinions of academicians about the proficiency levels of industry 4.0 concepts in education.
📊
Key Findings & Data:The study group of the research consists of raters consisting of 13 academicians working in different regions of Turkey.
💡
Conclusion & Impact:On the other hand, in the research, it was concluded that the concepts of wearable technologies and cyber security had the lowest qualifications.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Endüstri 4.0 · Eğitim 4.0 · Çok yüzeyli Rasch ölçme modeli

Abstract

The purpose of this research is to determine the opinions of academicians about the proficiency levels of industry 4.0 concepts in education. The opinions of the academicians were examined with the many-facet Rasch measurement model. The study group of the research consists of raters consisting of 13 academicians working in different regions of Turkey. According to the Rasch measurement model, the first of the three dimensions of the research consists of academicians as 13 raters (jury), the other dimension consists of nine concepts related to industry 4.0, and the third dimension consists of nine items (criteria) determined for these concepts. In the research, the concepts frequently used in industry 4.0 terminology: the internet of things, augmented reality, artificial intelligence, cyber security, cloud computing technology, wearable technologies, virtual reality, simulation technologies, big data and data analytics were examined in line with the opinions of academicians. As a result of the analysis, it was determined that the concepts of artificial intelligence, big data and data analytics, which are among the concepts related to industry 4.0, have the highest quality. On the other hand, in the research, it was concluded that the concepts of wearable technologies and cyber security had the lowest qualifications. On the other hand, in the research, it has been concluded that the concepts of wearable technologies and cyber security are the concepts with the lowest quality. In addition, it was concluded that the participants might have difficulties in organizing the teaching environments and preparing materials for Industry 4.0 related concepts examined in the research. On the other hand, the participants stated that they could continue their lifelong learning and personal development by using these concepts. As a result of the analysis, it was also determined that the juries differed from each other in terms of their severity and leniency. It has been concluded that the many facet Rasch measurement model can be used effectively in the evaluation of the concepts related to Industry 4.0 and provides quite useful results.

Özet

Bu araştırmanın amacı, eğitimde Endüstri 4.0 kavramlarına ilişkin akademisyenlerin yeterlik düzeylerine yönelik görüşlerini belirlemektir. Akademisyen görüşleri çok yüzeyli Rasch ölçme modeliyle incelenmiştir. Araştırmanın çalışma grubunu Türkiye'nin farklı bölgelerinde görev yapan 13 akademisyenden oluşan puanlayıcılar oluşturmaktadır. Rasch ölçme modeline göre araştırmanın üç yüzeyinden; ilki 13 adet puanlayıcı (jüri) olarak akademisyenler, diğeri dokuz adet Endüstri 4.0 ile ilişkili kavramlar, üçüncüsü de bu kavramlara yönelik belirlenen dokuz maddeden (ölçüt) oluşmaktadır. Araştırmada Endüstri 4.0 terminolojisinde sıklıkla kullanılan nesnelerin interneti, artırılmış gerçeklik, yapay zekâ, siber güvenlik, bulut bilişim teknolojisi, giyilebilir teknolojiler, sanal gerçeklik, simülasyon teknolojileri, büyük veri ve veri analitiği kavramları akademisyen görüşleri doğrultusunda incelenmiştir. Yapılan analiz sonucunda Endüstri 4.0 ile ilişkili kavramlardan yapay zekâ ile büyük veri ve veri analitiği kavramlarının en yüksek niteliğe sahip olduğu tespit edilmiştir. Diğer taraftan araştırmada giyilebilir teknolojiler ve siber güvenlik kavramlarının en düşük niteliğe sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca katılımcıların araştırmada incelenen Endüstri 4.0 ilişkili kavramları öğrenme ortamlarını düzenleyebilme ve materyal hazırlama konusunda zorluk yaşayabilecekleri sonucu ortaya çıkmıştır. Diğer taraftan katılımcılar bu kavramlarla yaşam boyu öğrenmelerini ve kişisel gelişimlerini sürdürebileceklerini ifade etmişlerdir. Analiz sonucunda ayrıca jürilerin katılık ve cömertlikleri açısından ayrıldıkları tespit edilmiştir. Endüstri 4.0 ile ilişkili kavramların değerlendirilmesinde çok-yüzeyli Rasch ölçme modelinin etkin bir şekilde kullanılabileceği ve oldukça faydalı sonuçlar sağladığı sonucuna varılmıştır.

🔖

Cite This Article

TALAN, T., BATDI, V. (2022). Analysis of the Concepts Related to Industry 4.0 in Education through Many-Facet Rasch Measurement Model. The Journal of International Lingual Social and Educational Sciences, Cilt: 8 - Sayı: 1, 31–41. https://ajindex.com/articles/806287

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (7)

  1. Aktürk, C. (2020). Uzaktan eğitim iş sürecinin eğitim 4.0 perspektifiyle yeniden yapılandırılması: Kilis 7 Aralık Üniversitesi örneği. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 12(23), 322-339. DOI: 10.20990/kilisiibfakademik.732510. Aktürk, C. (2021). Artifıcial intelligence in enterprise resource planning systems: A bibliometric study. Journal of International Logistics and Trade, 19(2), 69-82. DOI: 10.24006/jilt.2021.19.2.069. Alanoğlu, M., & Karabatak, S. (2020). Artificial intelligence in education. In F. Güçlü-Yılmaz & M. Naillioğlu-Kaymak (Eds.), Educational Research (1st ed., pp. 175-186). Ankara:
  2. EYUDER Publications Inc. Alexopoulos, K., Makris, S., Xanthakis, V., Sipsas, K., & Chryssolouris, G. (2016). A concept for context-aware computing in manufacturing: The white goods case. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 29(8), 839-849. DOI: 10.1080/0951192X.2015.1130257. Alkayiş, A. (2021). Eğitim felsefesi perspektifinden dijitalleşme ve Eğitim 4.0. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (BUSBED), 11(21), 221-237. DOI: 10.29029/busbed.818165. Aydemir, E., Aktürk, C., & Yalçınkaya, M. A. (2020). Yapay zekâ ile konut fiyatlarının tahmin edilmesi. Turkish Studies - Applied Sciences, 15(2), 183-194. DOI: 10.29228/TurkishStudies.43161. Baştürk, R. (2010). Bilimsel araştırma ödevlerinin çok yüzeyli Rasch ölçme modeli ile değerlendirilmesi. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology, 1(1), 51-57.
  3. Baştürk, R., & Işıkoğlu, N. (2008). Okul öncesi eğitim kurumlarının işlevsel kalitelerinin çok yüzeyli Rasch modeli ile analizi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 8(1), 7-32.
  4. Batdı, V. (2014). Ortaöğretim matematik öğretim programı içeriğinin Rasch ölçme modeli ve NVIVO ile analizi. Turkish Studies, 9(11), 93-109.
  5. Cubukcu, C., & Akturk, C. (2021). The rise of big data and learning analytics in education as a result of Covid-19: Some problems and potential solutions. In Yüksel Akay Ünvan (Eds.), Business Studies and New Approaches, pp.89-101.
  6. Livre de Lyon Pub, Lyon France. Davis, L. L. (1992). Instrument review: Getting the most from a panel of experts. Applies Nursing Research, 5(4), 194-197.
  7. Demir, A. (2018). Endüstri 4.0'dan Eğitim 4.0'a değişen eğitim-öğretim paradigmaları. Electronic Turkish Studies, 13(15), 147-171. DOI: 10.7827/TurkishStudies.13480. Doğan, O., & Baloğlu, N. (2020). Endüstri 4.0 kavramsal farkındalık ölçeği. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 22(38), 58-81. D