KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Ejovoc (Electronic Journal of Vocational Colleges) / 2026 / Sayı: 2

AKADEMİK ÇALIŞMA PLATFORMUNUN (AÇAP) BENİMSENMESİNE YÖNELİK BİR İHTİYAÇ ANALİZİ: AKADEMİSYENLER ÜZERİNDE BİR ARAŞTIRMA

A NEEDS ANALYSIS FOR THE ADOPTION OF THE ACADEMIC WORK PLATFORM (AWOP): AN EMPIRICAL STUDY WITH ACADEMICS

Ahmet Aydın(KIRKLARELİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-2215-9226
Beste Burcu Kasap(Kırklareli Üniversitesi)0000-0002-0830-8865
Öznur Şamandar Yılmaz(Kırklareli Üniversitesi)0000-0002-3155-3965
Aslıhan İklim Çınar(Kırklareli Üniversitesi)0000-0002-4512-7801
Bilal Örücü(Kırklareli Üniversitesi)0009-0003-7090-905X
Sümeyye Çetin(KIRKLARELİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-1760-7584
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-07-06
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgular hem teknoloji kabul literatürüne katkı sağlamakta hem de akademik iş birliği platformlarının geliştirilmesine yönelik uygulayıcılara yol göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırma, akademisyenlerin dijital akademik iş birliği platformlarına yönelik ihtiyaçlarını, beklentilerini ve kullanım niyetlerini belirlemeyi amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Veriler tanımlayıcı istatistikler, faktör analizleri ve yapısal eşitlik modellemesi kullanılarak değerlendirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular hem teknoloji kabul literatürüne katkı sağlamakta hem de akademik iş birliği platformlarının geliştirilmesine yönelik uygulayıcılara yol göstermektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Akademik iş birliği · dijital platformlar · teknoloji kabulü

Özet

Bu araştırma, akademisyenlerin dijital akademik iş birliği platformlarına yönelik ihtiyaçlarını, beklentilerini ve kullanım niyetlerini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda, akademik iş birliklerini desteklemek üzere tasarlanan Akademik Çalışma Platformu (AÇAP) modeline ilişkin kullanıcı görüşleri incelenmiştir. Araştırmada nicel yöntem benimsenmiş ve veriler Kırklareli Üniversitesinde görev yapan akademisyenlerden anket yoluyla toplanmıştır. Araştırma modeli; Algılanan Fayda, Algılanan Kullanım Kolaylığı ve Kullanılabilirlik, İş Birliği ile İlgili Sorunlar, Yönetişim ve Etik Beklentiler ile Kullanım Davranışsal Niyeti olmak üzere beş yapıdan oluşmaktadır. Veriler tanımlayıcı istatistikler, faktör analizleri ve yapısal eşitlik modellemesi kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışma, akademisyenlerin dijital iş birliği süreçlerine ilişkin beklentilerini ortaya koymakta ve akademik iş birliği platformlarının geliştirilmesine yönelik kavramsal bir çerçeve sunmaktadır. Ayrıca yükseköğretimde teknoloji kabulü ve araştırma yönetim sistemleri alanındaki literatüre katkı sağlamaktadır. Araştırma sonucunda, akademisyenlerin Akademik Çalışma Platformu'nu kullanma niyetlerinde en belirleyici unsurun algılanan fayda olduğunu belirlenmiştir. Kullanım kolaylığı ve güven-etik beklentileri de kullanım niyetini destekleyen önemli faktörler olarak belirlenmiştir. Elde edilen bulgular hem teknoloji kabul literatürüne katkı sağlamakta hem de akademik iş birliği platformlarının geliştirilmesine yönelik uygulayıcılara yol göstermektedir.

Abstract

This study aims to identify academics’ needs, expectations, and behavioral intentions regarding digital academic collaboration platforms. In this context, user perspectives on the proposed Academic Collaboration Platform (ACP) designed to support academic collaboration processes were examined. A quantitative research approach was adopted, and data were collected through a survey administered to academics working at Kırklareli University. The research model consists of five constructs: Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use and Usability, Collaboration-Related Issues, Governance and Ethical Expectations, and Behavioral Intention to Use. The data were analyzed using descriptive statistics, factor analyses, and structural equation modeling. The findings provide insights into academics’ expectations regarding digital collaboration processes and offer a conceptual framework for the development of academic collaboration platforms. Furthermore, the study contributes to the literature on technology acceptance in higher education and research management systems. The findings of the study indicate that perceived usefulness is the most influential factor determining academics’ intention to use the Academic Collaboration Platform. In addition, perceived ease of use and trust and ethical expectations are identified as important determinants that also support usage intention. The results contribute both to the technology acceptance literature and provide practical guidance for developers and practitioners involved in the design and improvement of academic collaboration platforms.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Aydın, A., Kasap, B. B., Yılmaz, Ö. Ş., Çınar, A. İ., Örücü, B., Çetin, S. (2026). AKADEMİK ÇALIŞMA PLATFORMUNUN (AÇAP) BENİMSENMESİNE YÖNELİK BİR İHTİYAÇ ANALİZİ: AKADEMİSYENLER ÜZERİNDE BİR ARAŞTIRMA. Ejovoc (Electronic Journal of Vocational Colleges), Sayı: 2. https://doi.org/10.17339/ejovoc.1973110

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (30)

  1. Adams, J. (2013). The fourth age of research. Nature, 497(7451), 557–560. https://doi.org/10.1038/497557a
  2. Birnholtz, J. P. (2008). When authorship isn’t enough: Lessons from CERN on the implication of formal and informal credit attribution mechanisms in collaborative research. Journal of Electronic Publishing, 11(1). https://doi.org/10.3998/3336451.0011.105
  3. Bozeman, B., & Corley, E. (2004). Scientists’ collaboration strategies: Implications for scientific and technical human capital. Research Policy, 33(4), 599–616. https://doi.org/10.1016/j.respol.2004.01.008
  4. Börner, K., Conlon, M., Corson-Rikert, J., Ding, Y., Herczog, E., Hall, K., Schultes, E., Vespignani, A., Wu, L., & Weaver, C. (2012). VIVO: A semantic approach to scholarly networking and discovery. Synthesis Lectures on the Semantic Web: Theory and Technology, 2(1), 1–178. https://doi.org/10.2200/S00428ED1V01Y201207WBE002
  5. Büyüköztürk, Ş. (2020). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı (28. Baskı). Pegem Akademi.
  6. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  7. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
  8. Foster, E. D., & Deardorff, A. (2017). Open Science Framework (OSF). Journal of the Medical Library Association, 105(2), 203–206. https://doi.org/10.5195/jmla.2017.88
  9. Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2003). Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51–90. https://doi.org/10.2307/30036519
  10. Haak, L. L., Fenner, M., Paglione, L., Pentz, E., & Ratner, H. (2012). ORCID: A system to uniquely identify researchers. Learned Publishing, 25(4), 259–264. https://doi.org/10.1087/20120404
  11. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning.
  12. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage Publications.
  13. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
  14. Jamali, H. R., Nicholas, D., Watkinson, A., Abrizah, A., Rodríguez-Bravo, B., Boukacem-Zeghmouri, C., Xu, J., Polezhaeva, T., Herman, E., & Świgoń, M. (2020). Early career researchers and their authorship and peer review beliefs and practices: An international study. Learned Publishing, 33(2), 142–152. https://doi.org/10.1002/leap.1283
  15. Jordan, K. (2015, June). Exploring the ResearchGate score as an academic metric: Reflections and implications for practice. In Proceedings of the Quantifying and Analysing Scholarly Communication on the Web (ASCW'15) Workshop, Web Science 2015 Conference (Oxford, UK).
  16. Mogaji, E., Viglia, G., Srivastava, P., & Dwivedi, Y. K. (2024). Is it the end of the technology acceptance model in the era of generative artificial intelligence? International Journal of Contemporary Hospitality Management, 36(10), 3324–3339. https://doi.org/10.1108/IJCHM-08-2023-1271
  17. Marikyan, D., Papagiannidis, S., & Stewart, G. (2023). Technology acceptance research: Meta-analysis. Journal of Information Science, 52(2), 429–450. https://doi.org/10.1177/01655515231191177
  18. McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for e-commerce: An integrative typology. Information Systems Research, 13(3), 334–359. https://doi.org/10.1287/isre.13.3.334.81
  19. Nicholas, D., Rodríguez-Bravo, B., Watkinson, A., Boukacem-Zeghmouri, C., Xu, J., Abrizah, A., Świgoń, M., Polezhaeva, T., Herman, E., & Jamali, H. R. (2017). Early career researchers and their publishing and authorship practices. Learned Publishing, 30(3–4), 205–217. https://doi.org/10.1002/leap.1102
  20. Nielsen, J. (1993). Usability Engineering. Academic Press.
  21. Nosek, B. A., Alter, G., Banks, G. C., Borsboom, D., Bowman, S. D., Breckler, S. J., Buck, S., Chambers, C. D., Chin, G., Christensen, G., Contestabile, M., Dafoe, A., Eich, E., Freese, J., Glennerster, R., Goroff, D., Green, D. P., Hesse, B., Humphreys, M.,. Yarkoni, T. (2015). Promoting an open research culture. Science, 348(6242), 1422–1425. https://doi.org/10.1126/science.aab2374.
  22. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd ed.). New York: McGraw-Hill. Roslan, M. A. A., Nasharuddin, N. A., & Murad, M. A. A. (2024). Understanding technology acceptance and use in social media platforms: A systematic literature review and the development of research framework. Journal of Social Computing, 5(3), 261–291. https://doi.org/10.23919/JSC.2024.0022
  23. Sharp, H., Rogers, Y., & Preece, J. (2019). Interaction Design: Beyond Human-Computer Interaction (5th ed.). Wiley.
  24. Sugimoto, C. R., Work, S., Larivière, V., & Haustein, S. (2017). Scholarly use of social media and altmetrics: A review of the literature. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(9), 2037–2062. https://doi.org/10.1002/asi.23833
  25. Van Noorden, R. (2014). Online collaboration: Scientists and the social network. Nature, 512(7513), 126–129. https://doi.org/10.1038/512126a
  26. Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
  27. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
  28. Yakubu, M. A., Sain, Z. H., Lawal, U. S., Budiman, S. A., & Permana, D. (2023). Analysis of online academic writing tools usage among postgraduate students in North-west Nigeria. Kharisma: Jurnal Administrasi dan Manajemen Pendidikan, 4(1). https://doi.org/10.59373/kharisma.v4i1.69
  29. Wuchty, S., Jones, B. F., & Uzzi, B. (2007). The increasing dominance of teams in production of knowledge. Science, 316(5827), 1036–1039. https://doi.org/10.1126/science.1136099
  30. Nosek, B. A., Alter, G., Banks, G. C., Borsboom, D., Bowman, S. D., Breckler, S. J., Buck, S., Chambers, C. D., Chin, G., Christensen, G., Contestabile, M., Dafoe, A., Eich, E., Freese, J., Glennerster, R., Goroff, D., Green, D. P., Hesse, B., Humphreys, M.,. Yarkoni, T. (2015). Promoting an open research culture. Science, 348(6242), 1422–1425. https://doi.org/10.1126/science.aab2374.