KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama / 2019 / Cilt: 9 - Sayı: 2

ÜÇ ETKİLEŞİM TÜRÜNDE ÇEVRİMİÇİ ÖZ DÜZENLEME ANKETİNİN TÜRKÇEYE UYARLANMASI: GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI

ADAPTATION OF THE ONLINE SELF-REGULATION QUESTIONNAIRE (OSRQ) IN THREE TYPES OF INTERACTION INTO TURKISH: A VALIDITY AND RELIABILITY STUDY

Volkan KUKUL
Recep ÇAKIR
Mehmet KARA
Sayfa
332–348
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️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)

Sonuçlar, üç etkileşim türündede çevrimiçi öz düzenleme anketinin, Türkiye bağlamında çevrimiçi uzaktan eğitim ortamlarında kullanım için geçerli ve güvenilir bir araç olduğunu göstermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Öz düzenleme, uzaktan eğitim programlarının başarıya ulaşmasında öğrenci özerkliğinin bir boyutu olarak belirleyici rol oynamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Türk dili ve kültürüne uygun üç etkileşim türünde çevrimiçi öz düzenleme için bir ölçme aracının bulunmaması göz önüne alındığında, mevcut çalışma “Üç Etkileşim Türünde Çevrimiçi Öz Düzenleme Anketi”ni Türkçe'ye uyarlamayı amaçlamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, üç etkileşim türündede çevrimiçi öz düzenleme anketinin, Türkiye bağlamında çevrimiçi uzaktan eğitim ortamlarında kullanım için geçerli ve güvenilir bir araç olduğunu göstermiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Öz düzenleme, uzaktan eğitim programlarının başarıya ulaşmasında öğrenci özerkliğinin bir boyutu olarak belirleyici rol oynamaktadır. Bu bağlamda, çevrimiçi ders tasarımı için öğrenci girdilerinin ölçülmesi gerekli olduğundan, çevrimiçi uzaktan eğitim çalışmalarında öz düzenlemenin ölçülmesinin önemli olduğu düşünülmektedir. Türk dili ve kültürüne uygun üç etkileşim türünde çevrimiçi öz düzenleme için bir ölçme aracının bulunmaması göz önüne alındığında, mevcut çalışma “Üç Etkileşim Türünde Çevrimiçi Öz Düzenleme Anketi”ni Türkçe'ye uyarlamayı amaçlamaktadır. Veriler, çevrimiçi programlara kayıtlı 307 lisans ve yüksek lisans öğrencisinden toplanmıştır. Ölçme aracı 30 maddeden ve üç faktörden oluşmaktadır. Bunlar; öğrenci ve öğretmen arasındaki etkileşimde öz düzenleme, öğrenci ve öğrenci arasındaki etkileşimde öz düzenleme ve öğrenci ve içerik arasındaki etkileşimde öz düzenlemedir. Kapsam geçerliği, geliştirme çalışmasında sağlanmıştır. Aracın dil eşdeğerliği ise, geri çeviri prosedürü ile sağlanmıştır. Yapı geçerliliğini test etmek için doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. İç tutarlılık, Cronbach Alpha katsayısının hesaplanmasıyla ve madde tutarlılığı düzeltilmiş madde-toplam korelasyonlarının hesaplanmasıyla sağlanmıştır. Son olarak, madde ayırt ediciliği, bağımsız örneklem t-testi yapılarak test edilmiştir. Sonuçlar, üç etkileşim türündede çevrimiçi öz düzenleme anketinin, Türkiye bağlamında çevrimiçi uzaktan eğitim ortamlarında kullanım için geçerli ve güvenilir bir araç olduğunu göstermiştir.

Abstract

Self-Regulation is a determinant as a dimension of student autonomy on the achievement ofonline distance education programs. In this respect, measurement of self-regulation has beena crucial issue in online education studies since identification of student inputs is an essentialpart of online course or program design. Considering the unavailability of a measurementinstrument for online self-regulation in three types of interaction as appropriate with Turkishlanguage and culture, the current study aims to adapt Online Self-Regulation Questionnaire(OSRQ) into Turkish. The data were collected from 307 graduate and undergraduate studentsenrolled in fully online programs. The instrument includes 30 items and three factors; namely,Self-Regulation in interaction between student and teacher, Self-Regulation in interactionbetween student and student, and Self-Regulation in interaction between student andcontent. The content validity of the instrument was provided in its development study. Thelanguage equivalency was ensured through back-translation procedure. Confirmatory factoranalysis was conducted to test its construct validity. Internal consistency was providedthrough the calculation of Cronbach’s Alpha coefficients. Item consistency was ensured viathe calculation of the corrected item-total correlations. Finally, item discrimination was testedby performing independent samples t-test. The results indicated that OSRQ in three types ofinteraction is a valid and reliable instrument for the utilization in Turkish distance educationsettings.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KUKUL, V., ÇAKIR, R., KARA, M. (2022). ÜÇ ETKİLEŞİM TÜRÜNDE ÇEVRİMİÇİ ÖZ DÜZENLEME ANKETİNİN TÜRKÇEYE UYARLANMASI: GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, Cilt: 9 - Sayı: 2, 332–348. https://ajindex.com/articles/497253

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Abrami, P. C., Bernard, R. M., Bures, E. M., Borokhovski, E., & Tamim, R. M. (2011). Interaction in distance education and online learning: Using evidence and theory to improve practice. Journal of Computing in Higher Education, 23(2-3), 82–103.
  2. Alqurashi, E. (2019). Predicting student satisfaction and perceived learning within online learning environments. Distance Education, 40(1), 133-148. 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 earning analytics and their relation with performance in VLE-supported F2F and online learning. Computers in Human Behavior, 31, 542-550.
  3. Bernard, R. M., Abrami, P. C., Borokhovski, E., Wade, C. A., Tamim, R. M., Surkes, M. A., & Bethel, E. C. (2009). A meta-analysis of three types of interaction treatments in distance education. Review of Educational research, 79(3), 1243-1289.
  4. Bol, L., & Garner, J. K. (2011). Challenges in supporting self-regulation in distance education environments. Journal of Computing in Higher Education, 23(2-3), 104-123.
  5. Bolliger, D. U., & Halupa, C. (2018). Online student perceptions of engagement, transactional distance, and outcomes. Distance Education, 39(3), 299-316.
  6. Broadbent, J. (2017). Comparing online and blended learner's self-regulated learning strategies and academic performance. The Internet and Higher Education, 33, 24-32.
  7. Broadbent, J., & Poon, W. L. (2015). Self-regulated learning strategies & academic achievement in online higher education learning environments: A systematic review. The Internet and Higher Education, 27, 1-13.
  8. Cho, M. H., & Cho, Y. (2017). Self-regulation in three types of online interaction: a scale development. Distance Education, 38(1), 70-83.
  9. Cho, M. H., Demei, S., & Laffey, J. (2010). Relationships between self-regulation and social experiences in asynchronous online learning environments. Journal of Interactive Learning Research, 21(3), 297-316.
  10. Cho, M. H., & Jonassen, D. (2009). Development of the human interaction dimension of the Self‐Regulated Learning Questionnaire in asynchronous online learning environments. Educational Psychology, 29(1), 117-138.
  11. Cho, M. H., & Kim, B. J. (2013). Students' self-regulation for interaction with others in online learning environments. The Internet and Higher Education, 17, 69-75.
  12. Cho, M. H., Kim, Y., & Choi, D. (2017). The effect of self-regulated learning on college students' perceptions o