Öğretmenlerin Eğitimde İnsansı Robot Teknolojisini Kabul Düzeyleri

Bu araştırmada öğretmenlerin eğitimde insansı robot teknolojisini kabul düzeylerinin belirlenmesi ve çeşitli değişkenler açısından incelenmesi amaçlanmaktadır. Araştırmada nicel araştırma modellerinden olan temel tarama modeline dayalı ilişkisel araştırma deseni kullanılmıştır. Araştırma 2018-2019 eğitim-öğretim yılında Tunceli il merkezinde bulunan okul öncesi, ilkokul, ortaokul ve lise düzeyindeki okullarda görev yapmakta olan 294 öğretmen üzerinde yapılmıştır. Araştırma verilerinin toplanması amacıyla öğretmenler için “Eğitimde İnsansı Robot Teknolojisi Kabul Ölçeği” [EİRTKÖ] geliştirilmiştir. Yirmi dört maddeden oluşan EİRTKÖ; “Algılanan Fayda”, “Algılanan Kullanım Kolaylığı”, “Algılanan Öz-Yeterlik”, “Kaygı” ve “Kullanım Niyeti” olmak üzere toplam beş faktörden oluşmaktadır. Araştırma bulgularına göre öğretmenlerin insansı robotların eğitimde kullanımını orta düzeyde (kararsız) kabul ettikleri sonucuna ulaşılmıştır. Öğretmenlerin eğitimde insansı robot teknolojisini kabul düzeylerine ilişkin görüşleri farklı değişkenler açısından incelendiğinde; cinsiyet, branş, hizmet verilen okul düzeyi ve mesleki kıdem değişkenleri açısından anlamlı bir farklılık olmadığı belirlenmiştir. En son mezun olunan eğitim kademesi değişkenine göre ise yüksek lisans mezunu öğretmenlerin eğitimde insansı robot teknolojisini kabul düzeylerine ilişkin kullanım niyetlerinin lisans mezunu öğretmenlere göre daha yüksek olduğu, ancak bu fark için hesaplanan etki büyüklüğünün düşük olduğu gözlenmiştir. Okul türü değişkeninde ise özel okulda görev yapan öğretmenlerin eğitimde insansı robot teknolojisini kabul düzeylerine ilişkin algılanan fayda, algılanan kullanım kolaylığı ve kullanım niyetlerinin devlet okulunda görev yapan öğretmenlere göre daha yüksek olduğu, ancak bu farkın da düşük düzeyde etkiye sahip olduğu görülmüştür.

Teachers' Acceptance Levels of Humanoid Robot Technology in Education

The aim of this study is to determine teachers’ views on humanoid robot technology and to evaluate their acceptance levels of using humanoid robots in education in terms of various variables. A quantitative associational design based on the basic survey model was used in the study. The study was carried out with 294 teachers working at pre-school, primary schools, secondary schools and high schools in the city center of Tunceli during the fall semester of 2018-2019 academic year. To collect the research data “Acceptance of Humanoid Robot Technology in Education Scale” was developed. This scale contains 24 items under five factors: "Perceived Benefit”, “Perceived Ease of Use”, “Perceived Self-Efficacy”, “Anxiety” and “Intention to Use". According to the results, teachers accept the use of humanoid robots in education at a moderate level (undecided). When the opinions of the teachers about the acceptance levels of humanoid robots in education were examined in terms of different variables, no significant differences were observed in terms of gender, subject field, school level, and professional seniority variables. According to the educational background variable, it was found that graduates with a master's degree had higher intention to use of humanoid robot technology in education than teachers with a bachelor's degree, but this difference had a small effect size. In the school type variable, it was also found that the teachers working at private schools had higher scores from perceived benefit, ease of use and intention to use factors compared to the teachers working at public school, but this difference had a small effect size.

PDF

___

Akalın, N. (2014). İnsansı robot destekli işaret dili öğretimi (Yayınlanmamış doktora tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul.
Alpar, R. (2014). Uygulamalı istatistik ve geçerlik-güvenirlik. Ankara: Detay Yayıncılık.
Aslan, E. (2014). Yabancı dil öğretiminde robot öğretmenler. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 33(1), 15-26.
Avcı-Yücel, U. & Gülbahar, Y. (2013). Technology acceptance model: A review of the prior predictors. Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 46(1), 89-109.
Avcu, D. Ü., & Gökdaş, İ. (2011). İlköğretim ikinci kademe öğretmenlerinin bilgi ve iletişim teknolojilerine ilişkin kabul ve kullanım niyetleri. Adnan Menderes Üniversitesi Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 3(1), 42-59.
Bagozzi, R. P., Davis, F. D., & Warshaw, P. R. (1992). Development and test of a theory of technological learning and usage. Human Relations, 45(7), 659-686.
Bağlıbel, M., Samancıoğlu, M., & Summak, M. S. (2010). Okul yöneticileri tarafından e-okul uygulamasının genişletilmiş teknoloji kabul modeline göre değerlendirilmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(13), 331-348.
Büyüköztürk, Ş., Kılıç-Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., & Demirel, F. (2008). Bilimsel araştırma yöntemleri. Ankara: Pegem Akademi.
Chang, C. W., Lee, J. H., Chao, P. Y., Wang, C. Y., & Chen, G. D. (2010). Exploring the possibility of using humanoid robots as instructional tools for teaching a second language in primary school. Educational Technology & Society, 13(2), 13–24.
Cohen, R.J., & Swerdlık, M.E. (2013). Psikolojik test ve değerleme testlere ve ölçmeye giriş. Tavşancıl, E. (Çev. Ed.), Ankara: Nobel Yayıncılık.
Cincioğlu, O., Şişman, B., & Yaman, Y. (2015). Exploring the utilization of robotic technology in foreign language teaching. İstanbul Açık ve Uzaktan Eğitim Dergisi (AUZED), 1(2), 41-49.
Davis, F.D. (1993). User acceptance of information technology: System characteristics, user perceptions and behavioral impacts. International Journal of Man-Machine Studies, 38(3), 475- 487.
Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
Dikmen, C. H., & Demirer, V. (2016). Öğretmenlerin teknoloji entegrasyonuna yönelik davranışlarını etkileyen değişkenlerin incelenmesi. İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 17(3), 153- 167.
Eliçin, Ö. (2016). Otizmi olan bireylerin eğitimlerinde robot kullanılarak yürütülen araştırmaların gözden geçirilmesi. Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 29(2), 231-253.
Fridin, M., & Belokopytov, M. (2014). Acceptance of socially assistive humanoid robot by preschool and elementary school teachers. Computers in Human Behavior, 33, 23-31.
Güldal, H., Kılıçaslan, Y., & Çuhadar, C. (2014). Bulut tabanlı bir ders yönetim sistemi yazılımının geliştirilmesine dayalı olarak öğretim elemanı ve öğrencilerin teknoloji kabullerinin incelenmesi. Trakya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 6(2), 176-188.
Hamutoğlu, N. B. (2018). Bulut bilişim teknolojileri kabul modeli 3: Ölçek uyarlama çalışması. cloud computing technologies: The adaptation studies of TAM3 scale into Turkish. Sakarya University Journal of Education, 8(2), 8-25.
Han, J., Jo, H., Jones, V. & Jo, J. H. (2008). Comparative study on the educational use of home robots for children. Journal of Information Processing Systems, 4(4), 159-167.
Karaoğlan-Yılmaz, F.G., & Binay-Eyuboğlu, F.A. (2018). Öğretmenlerin yaşam boyu öğrenme tutumları, dijital yerli olma durumları ve teknoloji kabulü arasındaki ilişkinin birbirleri ile ve çeşitli değişkenler açısından incelenmesi. International Journal of Education Science and Technology,4(1), 1-17.
Khalifa, A., Kato, T., & Yamamoto, S. (2016, Mayıs). Joining-in-type humanoid robot assisted language learning system. Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16) (ss. 245-249).
Kim, J. W, & Kim, J. K. (2011). The effectiveness of robot pronunciation training for second language acquisition by children: Segmental and suprasegmental feature analysis approaches. International Journal of Robots, Education and Art, 1(1), 1-17.
Koca, M. (2006). Bilgi ve iletişim teknolojileri kabul ve kullanımı birleştirilmiş modelinin değişkenlerine göre öğretmenlerin bilgi ve iletişim teknolojilerini kullanımlarının incelenmesi (Yayınlanmış yüksek lisans tezi). Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
Mubin, O., Stevens, C.J., Shahid, S., Mahmud, A.A., & Dong, J. J. (2013). A review of the applicability of robots in education. Journal of Technology in Education and Learning, 1, 1-7.
Oktay, S. ve Çakır, R. (2012). İlköğretim öğretmelerinin teknoloji kullanımları ve teknolojiye yönelik tutumları arasındaki ilişkinin incelenmesi. X. Ulusal Fen Bilimleri ve Matematik Eğitimi Kongresi, 27-30.
Özdemir, D. & Karaman, K. (2017). Investigating interactions between students with mild mental retardation and humanoid robot in terms of feedback types. Education and Science, 42,109-138.
Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & 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), 23-74.
Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S. (2015). Çok değişkenli istatistiklerin kullanımı [Using Multivariate Statistics]. M. Baloğlu (Çev. Ed.), Ankara: Nobel Yayınları.
Uğur, N.G., & Turan, A. H. (2016). Mobil uygulama kabul modeli: Bir ölçek geliştirme çalışması. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 34(4), 97-125.
Ursavaş, Ö. F., Şahin, S., & Mcilroy, D. (2014). Technology acceptance measure for teachers: T-TAM [Öğretmenler için teknoloji kabul ölçeği: Ö-TKÖ]. Eğitimde Kuram ve Uygulama, 10(4), 885- 917.
Usluel, Y.K., & Mazman, S.G. (2010). Eğitimde yeniliklerin yayılımı, kabulü ve benimsenmesi sürecinde yer alan öğeler: Bir içerik analizi çalışması. Cukurova University Faculty of Education Journal, 39, 60-74.
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model-3 and a research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315.
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204.
Yuen, A.H., & Ma, W.W. (2008). Exploring teacher acceptance of e‐learning technology. Asia‐Pacific Journal of Teacher Education, 36(3), 229-243.
You, Z. Z., Shen, C. Y., Chang, C. W., Liu, B. J., & Chen, G. D. (2006). A Robot As A Teaching Assistant in An English Class. Proceedings of the Sixth International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT'06). DOI: 10.1109/ICALT.2006.1652373 · Source: IEEEXplore.