Dergiler / Kastamonu Education Journal / 2016 / Cilt: 24 Sayı: 4

Kişiselleştirilebilir Öğrenme Ortamlarina Yönelik Geçerli ve Güvenilir Bir Ölçek Geliştirme Çalışması

Developing a Valid and Reliable Attitude Scale towards Personalized Learning

Sayfa
1713–1726
Yayın Tarihi
2016-09-15
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)

Yapılan analizler sonucunda; tek boyuttan ve 27 maddeden oluşan geçerli ve güvenilir kişiselleştirilebilir öğrenme ortamları tutum ölçeği geliştirilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırmanın amacı, kişiselleştirilebilir öğrenme ortamlarına yönelik geçerli ve güvenilir bir tutum ölçeği geliştirmektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Uzman görüşlerine göre son hali verilen pilot form, altı farklı üniversiteden 481 Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü üçüncü ve dördüncü sınıf öğrencisi ile uygulanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Yapılan analizler sonucunda; tek boyuttan ve 27 maddeden oluşan geçerli ve güvenilir kişiselleştirilebilir öğrenme ortamları tutum ölçeği geliştirilmiştir.
🔬Tür:Laboratuvar & Saha Deneyi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Kişiselleştirilebilir öğrenme ortamları · tutum ölçeği · ölçek geliştirme.

Özet

Bu araştırmanın amacı, kişiselleştirilebilir öğrenme ortamlarına yönelik geçerli ve güvenilir bir tutum ölçeği geliştirmektir. Tutum ölçeği geliştirebilmek için ilk olarak madde havuzu oluşturulmuş ve uzman görüşüne sunulmuştur. Uzman görüşlerine göre son hali verilen pilot form, altı farklı üniversiteden 481 Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü üçüncü ve dördüncü sınıf öğrencisi ile uygulanmıştır. Yapılan analizlere göre; açımlayıcı faktör analizi sonucu; KMO değeri .95, Bartlett Sphericity ( =6367.9, .000) sonucu da anlamlı çıkmıştır. Doğrulayıcı faktör analizi sonucu da elde edilen yapıyı destekler nitelikte bulunmuştur. Cronbach alpha değeri ise .95 olarak bulunmuştur. Yapılan analizler sonucunda; tek boyuttan ve 27 maddeden oluşan geçerli ve güvenilir kişiselleştirilebilir öğrenme ortamları tutum ölçeği geliştirilmiştir.

Abstract

The purpose of this study is to develop a valid and reliable attitude scale towards personalized learning in education. To develop an attitude scale, firstly, the item pool has been formed and presented to the experts opinion. The final form was prepared according to the expert opinion, the test form has been conducted on 481 junior and senior students at the Computer Education and Instructional Technologies Education department from six different universities. According to the analyses, exploratory factor analysis have resulted in KMO value .95 and Bartlett Sphericity ( =6367.9, .000). Confirmatory factor analysis result has also measured up for the acquired form. The value of Cronbach alpha has been calculated as .95. As a result of the analyses, a valid and reliable personalized learning education attitude scale that consists of one sized and 27 items have been developed.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ŞAHİN, M., KIŞLA, T. (2016). Kişiselleştirilebilir Öğrenme Ortamlarina Yönelik Geçerli ve Güvenilir Bir Ölçek Geliştirme Çalışması. Kastamonu Education Journal, Cilt: 24 Sayı: 4, 1713–1726. https://ajindex.com/articles/940756

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (5)

  1. DeVellis, R.F., 1991, Scale development. London. Sage Publications. Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H. and Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures, Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23-74p. attained from http://www.cob.unt.edu/slides/paswan/busi6280/Y -Muller_Erfurt_2003.pdf Kline, R. B., 2005, Principles and practice of structural equation modeling (Second Edition ed.). NY: Guilford Publication, Inc. Hooper, D., Coughlan, J. and Mullen, M.( 2008). Structural equation modeling: guidelines for determining model fit. The Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1):53-60p. Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E.K., Akgün, Ö.E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F., 2011,
  2. Bilimsel araştırma yöntemleri, Pegem Akademi (9. Baskı), Ankara, 346s. Tesbaşaran, A. A. (2008) Likert Tipi Ölçek Hazırlama Kılavuzu. https://docs.google.com/viewer?a=v&pid=forums&srcid=MDA4MTkwMTE4Njc5NjczMzA0ODQBMTIzMDc1NTE1MjQyNTQ2MTc1OTEBYnpqd2RfUjdYYW9KATQBAXYy adresinden elde edildi. Altıparmak, M., Kurt, İ.D. ve Kapıdere, M. (2011). E-öğrenme ve uzaktan eğitimde açık kaynak kodlu öğrenme yönetim sistemleri, Akademik Bilişim’11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Malatya, Türkiye, 2-4 Şubat, 319-327s. Costello, R., 2012, Adaptive intelligent personalised learning (AIPL) environment,, PhD Thesis, The University of Hull, 257p (Unpublished). Popescu, E. and Badica, C. (2009). Providing Personalized Courses in a Web-Supported Learning Environment, 2009 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology – Workshops, Milano, Italy, 15-18
  3. September. Sampson, D., Karagiannidis, C. and Cardinali, F. (2002). An architecture for web-based e-learning promoting re-usable adaptive educational e-content, Educational Technology & Society 5 (4): 27-37p. Kara, N. and Sevim, N. (2013). Adaptive learning systems: beyond teaching machines, Contemporary Educational Technology, 4(2):108-120p. Dimitrova, V. (2003). STyLE-OLM: interactive open learner modelling, International Journal of Artificial Intelligence in Education, 13:35-78p. Halim, N.D.A., Ali, M.B. and Yahaya, N. (2010). Personalized learning environment: a new trend in online learning, Education Postgraduate Research Seminar 2010 (Edupres ’10), Faculty of Education, Universiti Teknologi Malaysia, 27-28
  4. October. Schwarz, E., Brusilovsky, P., and Weber, G. (1996).
  5. World-wide intelligent textbooks, ED