Author :
Abstract
Next to educational purposes, in today’s world, computers have turned into tools pervasively used in research activities. In the emergence of this new situation it can be alleged that fast access to developing and changing amount of data via computers and the possibility of storing such data have collectively been influential. One of the issues deserving analysis throughout this process is data and learning residuals related to user behaviors. In relevant literature no research focusing on such dimension of computer-assisted learning has yet been encountered. In current research it has been aimed to develop a scale to use in searching the reasons accounting for data residuals related to behaviors of computer users. Within that scope the participants of scale development study have been selected amidst 93 academicians from Fırat and Tunceli Universities. According to exploratory and confirmatory factor analyses, four-factor and 13-item structure of data residual scale addressing to computer users with its CFI (,930), GFI (,868), IFI (,934), RMSEA (,070) and SRMR (,088) values is successful with respect to scale development study. It is believed that this scale can be employed in interim assessments that shall be conducted to enable a better implementation of computer-assisted studies.
Keywords
Abstract
Next to educational purposes, in today’s world, computers have turned into tools pervasively used in research activities. In the emergence of this new situation it can be alleged that fast access to developing and changing amount of data via computers and the possibility of storing such data have collectively been influential. One of the issues deserving analysis throughout this process is data and learning residuals related to user behaviors. In relevant literature no research focusing on such dimension of computer-assisted learning has yet been encountered. In current research it has been aimed to develop a scale to use in searching the reasons accounting for data residuals related to behaviors of computer users. Within that scope the participants of scale development study have been selected amidst 93 academicians from Fırat and Tunceli Universities. According to exploratory and confirmatory factor analyses, four-factor and 13-item structure of data residual scale addressing to computer users with its CFI (,930), GFI (,868), IFI (,934), RMSEA (,070) and SRMR (,088) values is successful with respect to scale development study. It is believed that this scale can be employed in interim assessments that shall be conducted to enable a better implementation of computer-assisted studies.
Keywords
- Akpınar, Y. (2005). Bilgisayar destekli eğitimde uygulamalar. Ankara: Anı Yayıncılık
- Ataman, B., K.(2012). Elektronik ortamda bilginin arşivlenmesi. http://www.beyaz.net/tr/arsiv/makaleler/bekir-kemal-ataman/elektronik-ortamdaki-bilgininarsivlenmesi.html (Erişim Tarihi : Ocak 2012)
- Aydın, C. & Özdemirci, F. (2011). Elektronik belgelerin arşivlenmesinde gerçekliğin ve bütünlüğün korunması. Bilgi Dünyası, 12(1), 105-127.
- Bingimlas, K., A. (2009). Barriers to the successful integration of ICT in teaching and learning environments: A review of the literature. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 5(3), 235-245.
- Bruner, j. (2009). Eğitim süreci. (T. Öztürk, Çev.). Ankara: Pegem Akademi (Orijinal Çalışma Basım Tarihi 2003)
- Büyüköztürk, Ş. (2002). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Ankara: Pegem A Yayıncılık.
- Çelik, L. (2009). Öğretim materyallerinin hazırlanması ve seçimi. Özcan Demirel ve Eralp Altun (Ed.), Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı (3. Baskı) içinde (29-68). Ankara:Pegem Akademi Yayınları.
- Çoklar, A. N., Kılıçer, K. & Odabaşı, F. (2007). Eğitimde teknoloji kullanımına eleştirel bir bakış: teknopedagoji. 7nd International Educational Technology Conference, 3-5 May 2007, Near East University, North Cyprus.
- Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. & Büyüköztürk Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve Lisrel uygulamalı. Ankara: Pegem Yayınları.
- Demiraslan, Y. & Usluel,Y. K. (2005). Bilgi ve iletişim teknolojilerinin öğrenme öğretme sürecine entegrasyonunda öğretmenlerin durumu. The Turkish Online Journal Of Educational Technology – TOJET, 4 (3), 15.
- Demirci, A., Taş, H., İ. & Özel, A. (2007). Türkiye’de ortaöğretim coğrafya derslerinde teknoloji kullanımı. Marmara Coğrafya Dergisi, Sayı:15.
- Dewey, J. (2007). Deneyim ve eğitim. (S Akıllı, Ç.). Ankara: ODTÜ Yayıncılık (Orijinal Çalışma Basım Tarihi 1998).
- Hatcher, L. (1994). A step-by-step approach to using the SAS system for factor analysis and structural eguation modelling. Cary, NC: SAS Institute, Inc.
- Hızal, A. (1983). Eğitimde teknolojiden yararlanmak, eğitim teknolojisi midir? Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, Cilt 16, Sayı 1.
- Howard, E. A., Tinsley & Tinsley, D. (1987). Uses of factor analysis in counseling psychology research. Journal of Counseling Psychology, 34 (4), 414-434. http://www.mendeley.com/research/uses-factor-analysis-counseling-psychology-research-15/# (Erişim tarihi: Aralık 2011)
- Lumb, S., Monaghan, J. & Mulligan, S. (2000). Issues arising when teachers make extensive use of computer algebra. International Journal of Computer Algebra in Mathematics Education, 7(4), 223–240.
- Öksüz, C. & Ak, Ş. (2009). Öğretmen adaylarının ilköğretim matematik öğretiminde teknoloji kullanımına ilişkin algıları. Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Eğitim Fakültesi Dergisi. Aralık 2009. Cilt:VI, Sayı:II, 1-19
- Rennie, K. M. (1997). Exploratory and confirmatory rotation strategies in exploratory factor analysis.http://eric.ed.gov/PDFS/ED406446.pdf (Erişim tarihi: Aralık 2011)
- Sadi, S., Şekerci, A.R., Kurban, B., Topu, F.B., Demirel, T., Tosun, C., Demirci, T. & Göktaş, Y.(2008). Öğretmen eğitiminde teknolojinin etkin kullanımı: öğretim elemanları ve öğretmen adaylarının görüşleri. Bilişim teknolojileri dergisi, Cilt:1, Sayı:3, Eylül 2008.
- Schreiber, J., B., Stage, F., K., King, J., Nora, A. & Barlow, E., A. (2006). Reporting structural equation modeling and confirmatory factor analysis results: a review. The Journal of Educational Research, July/August, Vol. 99, No. 6.
- Stapleton, C., D. (1997). Basic concepts in exploratory factor analysis as a tool to evaluate score validity: A right-brained approach. http://ericae.net/ft/tamu/Efa.htm (Erişim tarihi: Aralık 2011)
- Sümer, N. (2000). Yapısal eşitlik modelleri. Türk Psikoloji Yazıları, 3(6), 49-74.
- Tabachnick, G. B. & Fidell, S. L. (2001). Using multivariate statistics, fourth edition, Allyn and Bacon, A Pearson Education Company. http://www.er.uqam.ca/nobel/r16424/PSY7102/Document3.pdf. (Erişim tarihi: Aralık 2011)
- Tonta, Y.(2008). Faktör analizi. http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/.../bby208-12-faktor-analizi.ppt (Erişim Tarihi: Şubat 2011)
- Tonta, Y. (1996). İnternet, elektronik kütüphaneler ve bilgi erişim. Türk Kütüphaneciliği, 10(3): 215-230.
- Totan, T., İkiz, E. & Karaca, R. (2010). Duygusal öz-yeterlik ölçeğinin Türkçeye uyarlanarak tek ve dört faktörlü yapısının psikometrik özelliklerinin incelenmesi. Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, 28.
- Tuncer, M. (2005). Eğitimde ölçme ve değerlendirme. Ankara: Akış Yayınevi.
- Uşun, S. (2004). Bilgisayar destekli öğretimin temelleri. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
- Yanpar, T. (2006). Öğretim teknolojileri ve materyal tasarımı. Ankara: Anı Yayıncılık.
- Yılmaz, B. (2010). İstatistik. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
- Wilson, P., M. & Muon, S. (2008). Psychometric properties of the exercise identity scale in a university sample. http://www.selfdeterminationtheory.org/SDT/documents/2008_Wilson%20Muon_IJSEP.pdf (Erişim Tarihi: Ocak 2012)