SavedAdd your journal

Journals / Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2022 / Cilt: 26 - Sayı: 3

UZAKTAN MATEMATİK ÖĞRETİMİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ: ÖLÇEK GELİŞTİRME ÇALIŞMASI

Semirhan GÖKÇE
Arzu AYDOĞAN YENMEZ
Pages
811–828
Publication Date
2022-12-25
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)

Geliştirilen bu ölçeğin uzaktan eğitimin ilerleyen süreçte de eğitimde kullanılacak bir yaklaşım olacağı öngörüsüyle, matematik eğitimi araştırmaları için önemli bir ölçme aracı olacağı düşünülmektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Uzaktan eğitimde derslerin öğretim süreci, alanlara göre önemli ölçüde farklılıklar göstermektedir.
📊
Key Findings & Data:Bu tespitten hareketle çalışmanın amacı uzaktan eğitimde yürütülen matematik öğretim sürecini öğrenci bakış açısıyla sosyal, öğretimsel ve bilişsel açıdan değerlendiren bir ölçek geliştirmektir.
💡
Conclusion & Impact:Geliştirilen bu ölçeğin uzaktan eğitimin ilerleyen süreçte de eğitimde kullanılacak bir yaklaşım olacağı öngörüsüyle, matematik eğitimi araştırmaları için önemli bir ölçme aracı olacağı düşünülmektedir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:geçerlik · güvenirlik · matematik öğretimi

Özet

Uzaktan eğitimde derslerin öğretim süreci, alanlara göre önemli ölçüde farklılıklar göstermektedir. Bu tespitten hareketle çalışmanın amacı uzaktan eğitimde yürütülen matematik öğretim sürecini öğrenci bakış açısıyla sosyal, öğretimsel ve bilişsel açıdan değerlendiren bir ölçek geliştirmektir. Çalışma kapsamında geliştirilen ölçek uzaktan eğitimde matematik öğretiminin sosyal yapısı altında etkileşim ve telebulunuşluk boyutlarını, öğretimsel yapısı hakkında öğretmen desteği ve günlük hayat ilişkilendirmesi boyutlarını ve bilişsel yapısı altında öğrenen özerkliği ve kişiselleştirme boyutlarını içermektedir. Pilot uygulamalar ortaokul 5, 6, 7 ve 8. sınıfta öğrenim gören 529 öğrencinin katılımıyla gerçekleşmiş, gerçek uygulamalara ise 805 öğrenci katılmıştır. Ölçme aracının geçerliğine kanıt olarak SPSS ve R istatistik programlarının kullanıldığı açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizleri yürütülmüştür. Elde edilen bulgular ölçeğin altı faktörlü yapısı ile toplam varyansın %75.841’ini açıklayabildiğini göstermektedir. Ölçeğin güvenirlik katsayısı .968 olarak hesaplanmıştır. Model uyumu için gerçekleştirilen analizlerde ise χ²/SD değeri 2.391, RMSEA değeri .071, CFI değeri .914, TLI değeri .907 ve SRMR değeri .048 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar toplanan verilerin önerilen modele uyumunun sağlandığına yönelik önemli ipuçları vermektedir. Geliştirilen bu ölçeğin uzaktan eğitimin ilerleyen süreçte de eğitimde kullanılacak bir yaklaşım olacağı öngörüsüyle, matematik eğitimi araştırmaları için önemli bir ölçme aracı olacağı düşünülmektedir.

🔖

Cite This Article

GÖKÇE, S., YENMEZ, A. A. (2022). UZAKTAN MATEMATİK ÖĞRETİMİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ: ÖLÇEK GELİŞTİRME ÇALIŞMASI. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 26 - Sayı: 3, 811–828. https://ajindex.com/articles/865425

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Agir, F. (2008). Uzaktan eğitime karşı tutum ölçeği geliştirmeye yönelik geçerlilik ve güvenirlik çalışması. Education Sciences, 3(2), 128-139.
  2. Agudo-Peregrina, Á. F., Iglesias-Pradas, S., Conde-González, M. Á. & Hernández- García, Á. (2014). Can we predict success from log data in VLEs? Classification of interactions for learning analytics and their relation with performance in VLE- supported F2F and online learning. Computers in Human Behavior, 31, 542-550.
  3. Akyol, Z. & Garrison, D. R. (2011). Understanding cognitive presence in an online and blended community of inquiry: Assessing outcomes and processes for deep approaches to learning. British Journal of Educational Technology, 42(2), 233-250.
  4. Anderson, T. (2003). Getting the mix right again: An updated and theoretical rationale for interaction. The International Review of Research in Open and Distributed Learning, 4(2), 111-124.
  5. Anderson, T. (2008). The theory and practice of online learning. Athabasca University Press.
  6. Anderson, T., Rourke, L., Archer, W., & Garrison, D. R. (2001). Assessing teaching presence in computer conferencing transcripts. Journal of the Asynchronous Learning Network, 5(2). Aragon, S. R. (2003). Creating social presence in online environments. New Directions for Adult and Continuing Education, 2003(100), 57-68.
  7. Arbaugh, J. B., Cleveland-Innes, M., Diaz, S. R., Garrison, D. R., Ice, P., Richardson, J. C. & Swan, K. P. (2008). Developing a community of inquiry instrument: Testing a measure of the community of inquiry framework using a multi-institutional sample. The Internet and Higher Education, 11(3-4), 133-136.
  8. Bay, E., Kaya, H. I. & Gündoğdu, K. (2010). Demokratik yapılandırmacı öğrenme ortamı ölçeği geliştirilmesi. E-Journal of New World Sciences Academy Education Sciences, 1C0153, 5(2), 646-664.
  9. Baylari, A., & Montazer, G. A. (2009). Design a Personalized e-Learning System Based on Item Response Theory and Artificial Neural Network Approach. Expert Systems with Applications, 36(4), 8013-8021.
  10. Bernard, R. M., Brauer, A., Abrami, P. C. & Surkes, M. (2004). The development of a questionnaire for predicting online learning achievement. Distance Education, 25(1), 31-47.
  11. Biocca, F., Harms, C. & Burgoon, J. K. (2003). Toward a more robust theory and measure of social presence: Review and suggested criteria. Presence: Teleoperators & Virtual Environments, 12(5), 456-480.
  12. Brooks, G. P., & Johanson, G. A. (2003). Test Analysis Program. Applied Psychological Measurement, 27, 305-