Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAraştırmanın sonucunda, “uygulama” veya “doğrulama” karar aşamalarında; “kendi” isteği ile karar türünde; “erken çoğunluk” yenilikçilik özelliğinde olan öğretmen adayı sayısının daha fazla olduğu tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırmanın amacı Rogers’ın Yeniliğin Yayılımı Teorisi çerçevesinde matematik öğretmen adaylarının mobil öğrenme karar aşamalarını, karar türlerini, yenilikçilik özelliklerini ve mobil öğrenme benimseme düzeylerini belirlemektir. Ayrıca araştırmada öğretmen adaylarının mobil öğrenme hazırbulunuşluk düzeylerinin mobil öğrenme benimseme düzeylerini yordama durumu da araştırılmıştır. Araştırma tarama modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın katılımcılarını 247 matematik öğretmen adayı oluşturmuştur. Araştırmada veri toplama aracı olarak Mobil Öğrenmeyi Benimseme Ölçeği ve Mobil Öğrenme Hazırbulunuşluk ölçeği kullanılmıştır. Araştırmanın sonucunda, “uygulama” veya “doğrulama” karar aşamalarında; “kendi” isteği ile karar türünde; “erken çoğunluk” yenilikçilik özelliğinde olan öğretmen adayı sayısının daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Araştırmada matematik öğretmen adaylarının mobil öğrenmeyi benimseme düzeylerinin kısmen yüksek olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, matematik öğretmen adaylarının mobil öğrenme hazırbulunuşluk düzeylerinin mobil öğrenme benimseme düzeylerinin anlamlı bir yordayıcısı olduğu görülmüştür.
Abstract
The aim of this study is to determine the mobile learning decision phases of the prospective mathematics teachers, their decision types, innovativeness properties, and mobile learning adoption levels based on Rogers’ Diffusion of Innovations Theory. In addition, it is investigated whether prospective teachers' mobile learning readiness levels predicted their mobile learning adoption levels. The research was carried out using the survey model. The participants consisted of 247 prospective mathematics teachers. In the study, Mobile Learning Adoption Scale and Mobile Learning Readiness Scale were used as data collection tools. As a result of the research, it was found that there were more prospective teachers in the “implementation” or “confirmation” decision phases, “own” will decision type, “early majority” innovativeness property. In the study, it was determined that the prospective mathematics teachers' adoption levels are partially high. In addition, mobile learning readiness levels of prospective mathematics teachers were observed to be a significant predictor of mobile learning adoption levels.