Işıl KABAKÇI YURDAKUL, Gökçe BECİT İŞÇİTÜRK, Ömer Faruk URSAVAŞ

An Integrated Approach for Preservice Teachers' Acceptance and Use of Technology: UTAUT-PST Scale

Problem Durumu: Bireylerin teknoloji kabul ve kullanımlarını etkileyen değişkenlerin belirlenmesi alanyazında önemli bir araştırma alanını oluşturmaktadır. Teknoloji Kabul ve Kullanım Birleştirilmiş Modeli (TKKBM) bireylerin teknoloji kabul ve kullanımını açıklamada oldukça başarılı bir modeldir. Bununla birlikte, TTKBM halen yeni ve az denenmiş bir modeldir. Alanyazın incelendiğinde görülmektedir ki; öğretmen adaylarının teknoloji kabul ve kullanımlarını etkileyen değişkenleri belirlemeye yönelik olarak hazırlanmış ölçme araçları sınırlı sayıdadır. Bu bağlamda özel olarak öğretmenler ya da öğretmen adayları için Teknoloji Kabul ve Kullanım BirleştirilmişModeli'nintemelalındığıbirölçeğingeliştirilmesiönem kazanmaktadır.Araştırmanın Amacı:Bu çalışmada öğretmen adaylarının teknoloji kabul ve kullanımlarını etkileyen değişkenleri belirlemeye yönelik bir ölçek geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda Teknoloji Kabul ve Kullanım Birleştirilmiş Modeli temel alınmış ve bu modelde incelenen değişkenler kullanılmıştır. Bununla birlikte, modelde anlamlı bulunmayan, ama farklı örneklemlerde anlamlı çıkabileceği düşünülen özyeterlik ve kullanıma karşı tutum değişkenlerine de yer verilmiştir.Araştırmanın Yöntemi:Araştırma iki farklı üniversitenin farklı programlarında eğitimgörmekte olan 579 son sınıf öğretmen adayının katılımı ile gerçekleştirilmiştir. Öğretmen olmaya en yakın grup olduklarından son sınıf öğretmen adayları araştırmaya dahil edilmiştir. Alanyazın taraması doğrultusunda öğretmen adaylarının teknoloji kabul vekullanımlarını açıklamayı amaçlayan bileşenlere yönelik olarak Venkatesh vd. (2003)'ten uyarlanan maddeler kullanılmıştır. Ölçek geliştirme sürecinde adım adım ilerleyen sistematik bir yaklaşım izlenmiştir. Bu bağlamda öncelikle veri seti ikiye bölünmüştür (n=170-409). 5'li Likert tipindehazırlanan ölçme aracında yer alan ölçme maddeleri arasındaki muhtemel ilişkiyi ortaya çıkarma amacıyla veriler ilk olarak Açıklayıcı Faktör Analizine (AFA) tabi tutulmuştur. Araştırmanın ilk bölümünde kullanılan veri seti n=170 öğretmen adayından (119 kadın, 51 erkek) oluşmaktadır. 53 maddeden oluşan ilk veri seti ile betimleyici istatistikler ve açımlayıcı faktör analizi yapılmış böylece öğretmen adaylarının teknoloji kabul ve kullanımını yordayan değişkenlerin hangi faktörler altında toplandığı belirlenmeye çalışılmıştır. Ölçekte yer alan her bir maddeye ilişkin ortalama puanların 2.09 ve 4.35 arasında değiştiği ayrıca ölçme maddelerine verilen cevaplara ilişkin standart sapmaların 0.80 ve 1.19 arasında değiştiği hesaplanmıştır. Normallik varsayımlarından geçirilen verilerin ortalama etrafında dağıldığı normal dağılım gösterdiği tespit edilmiştir. Faktör analiz sonucunda 7 faktörden oluşan ölçme aracı ayrıca çizgi grafiği ve paralel analize tabi tutulmuştur. Bu analizler sonucunda ölçme maddelerinin toplamda varyansın %59.49'unu açıkladığı hesaplanmıştır. Araştırma kapsamında elde edilen bu ölçme aracının mevcut faktör yapısının doğrulanması amacıyla seçilen ikinci bir örneklem üzerinde doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. Çalışma 2 olarak adlandırılan bu aşamaya 409 öğretmen adayı (271 kadın, 138 erkek) dahil edilmiştir. Çok değişkenli normallik varsayımın test edildiği modelde ayrıca ölçme modelinin sağlanmasına ilişkin pek çok uyum iyiliği indeksi kullanılmıştır. Modelin farklı faktör yapılarında da testi ayrıca sağlanmıştır.Bu çalışmanın sonucunda, öğretmen adaylarının bilgi ve iletişim teknolojileri kabul ve kullanımını etkileyen değişkenleri belirlemeye yönelik yenilikçi bir ölçek olan UTAUT-PST geliştirilmiştir.Araştırmanın Bulguları:Bu çalışmanın sonucunda, öğretmen adaylarının bilgi ve iletişim teknolojileri kabul ve kullanımını etkileyen değişkenleri belirlemeye yönelik yenilikçi bir ölçek olan UTAUT-PST geliştirilmiştir. UTAUT-PST 2 bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde demografik bilgilerin yer aldığı 8 madde ikinci bölümde ise 5'li Likert tipi 23 madde bulunmaktadır ve bu maddeler Performans Beklentisi, Çaba Beklentisi, Sosyal Etki, Kolaylaştırıcı Durumlar, Özyeterlik, Kullanıma Karşı Tutum ve Davranışsal Niyet olmak üzere 7 faktör altında toplanmaktadır.Araştırmanın Sonuçları ve Öneriler:Teknoloji Kabul ve Kullanım Birleştirilmiş Modelinin farklı kültürlerle çalışılması alanyazında önemini korumaktadır. Bu bağlamda Türkiye'deki koşullara ve öğretmen yetiştirme sistemine uygun olarak hazırlanan bu ölçek önem kazanmaktadır. Bireylerin teknoloji kabul ve kullanımlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenlerin modele katılması ile güçlendirilen ölçek mevcut durumun belirlenmesi ve sürecin iyileştirilmesine katkı sağlaması açısından önemlidir.Benzer şekilde ölçeğin öğretmenler için de uyarlaması yapılabilir ve farklı örneklemlerde uygulandığı çalışmalar desenlenebilir.

Öğretmen Adaylarının Bilgi ve İletişim Teknolojileri Kabul ve Kullanımlarına Yönelik Ölçek Geliştirme Çalışması: UTAUT-PST

Problem Statement: In educational systems, teachers and preservice teachers are the keys to the effective use of technology in the teaching and learning processes. Predicting teachers' technology acceptance and use remains an important issue. Models and theories have been developed to explain and predict technology acceptance. The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) is a validated model. While the number of studies designed for teachers or preservice teachers is limited, it is used to determine the variables influencing individuals' technology acceptance. Therefore, the development of an instrument based on UTAUT is important for measuring preservice teachers' acceptance and use of information and communication technologies.Purpose of Study: The purpose of this study was to develop an instrument to determine preservice teachers' acceptance and use of technology. It was developed based on the UTAUT and two variables were added: self-efficacy and attitude toward use. Methods: A systematic and step-by-step approach was followed todevelop an instrument for determining preservice teachers' acceptance and use of information and communication technologies. The data were analyzed in two stages. The responses were assigned to two data sets (n= 170, 409) which were subjected to a two-stage factor analysis. The first data set was used to explore the underlying factor structure of the instrument using exploratory factor analysis (EFA). The second data set was used to confirm the factorial structure derived from the EFA using confirmatory factor analysis.Findings and Results:An innovative instrument for measuring preservice teachers' acceptance and use of information and communication technologies was developed, and named the UTAUT-PST. It included 23 items to measure seven factors: performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, behavioral intention, self-efficacy, and attitude toward using.Conclusions and Recommendations:Technology acceptance and use models differ across cultures and remain an important field of study. In this respect, the instrument is important because it was prepared for the teacher training system in Turkey. In the literature, there are several measurement tools presented to predict the variables that influence technology acceptance, but this instrument was prepared for preservice teachers based on UTAUT. It is important because it can be used both for determining the current situation and for improving the process of acceptance and use of technology.

PDF

___

Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50, 179-211.
Bandura, A. (1986) Social Foundations of Thought and Action: A Social Cognitive Theory, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ
Birch, A. & Irvine, V., (2009). Preservice teachers' acceptance of ICT integration in the classroom: Applying the UTAUT model. Educational Media International, 46(4), 295-315.
Bentler, P. M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological Bulletin, 107(2), 238-246
Bentler,P.M., & Bonnett, D.G. (1980). Significant tests and goodness of fit in the analysis of covariance structure. Psychological Bulletin, 88, 588-606.
Bingimlas, K. (2009). Barriers to the successful integration of ICT in teaching and learning environments: a review of the literature. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 5(3), 235-245.
Browne, M. W. & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In: Bollen, K. A. & Long, J. S. (Eds.) Testing Structural Equation Models, 136-162. Beverly Hills, CA: Sage
Carmines, E.G., & Mclver, J.P. (1981). Analyzing models with observable variables. In In G. W. Bohrnstedt & E.F.Borgatta (Eds.), Social measurement, 65-115.Beverly Hills: Sage.
Cattell, R. B. (1966). The scree test for the number of factors. Multivariate Behavioral Research, 1, 629-637.
Choy, D., Wong, A. & Gao, P. (2008). Singapore's pre-service teachers' perspectives in integrating information and communication technology (ICT) during practicum. Proceedings of the Australian Association for Research in Education (AARE) 2008 International Education Research Conference. Fremantle: AARE.
Compeau, D. R. & Higgins, C. A. (1995). Application of Social Cognitive Theory to Training for Computer Skills. Information Systems Research, 6(2), 118-143.
Conrad, A. M. & Munro, D. (2008). Relationships between computer self-efficacy, technology, attitudes and anxiety: development of the computer technology use scale (CTUS). Journal of Educational Computing Research, 39 (1), 51-73.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. M IS Quarterly, 13(3), 319-339.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P. & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1002.
Davis, F. D., Bagozzi, R. P. & Warshaw, P. R. (1992). Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace. Journal of Applied Social Psychology, 22(14), 1111-1132.
Fishbein, M. & Ajzen, I. (1975). Belief, Attitude, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Addison-Wesley, Reading, MA.
Haig, B. D. (2005). Exploratory factor analysis, theory generation, and scientific method. Multivariate Behavioral Research, 40, 303-329.
Hair, J. F. Jr., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. & Tatham, R. L. (2006). Multivariate data analysis (6th edition). New Jersey: Prentice-Hall International.
Harrington, D. (2009). Confirmatory Factor Analysis. (Pocket Guides to Social Work Research Methods Series). New York: Oxford University Press.
Hu, P.J.H., Clark, T.H.K. & Ma, W.W.K. (2003). Examining Technology Acceptance by School Teachers: a Longitudinal Study. Information & Management, 41, 227- 241.
Hu, L. & Bentler, P.M.(1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1-55.
Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20, 141-151.
Kay, R.H. (1993). An exploration of theoretical approach to assessing computer attitudes: The Computer Attitude Measure (CAM). Computers in Human Behavior, 9, 371-386.
Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). New York: Guilford Press.
Legris, P., Ingham, J. & Collerette, P. (2003). Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model. Information & Management, 40 (3), 191-204.
Lim, C,P. (2007). Effective integration of ICT in Singapore schools: pedagogical and policy implications. Education Technology Research & Development, 55(1), 83-116.
Loyd, B.H. & Gressard, C. (1985). The reliability and validity of an instrument for the assessment of computer attitudes. Educational and Psychological Measurement, 45 (4), 903-908
Ma, W.W., Andersson, R. & Streith, K.O. (2005). Examining user acceptance of computer technology: An empirical study of student teachers. Journal of Computer Assisted Learning, 21(6), 387-395.
Nickell, G.S. & Pinto, J.N. (1986). The computer attitude scale. Computers in Human Behavior, 2, 301-306.
O'Conner, B. P. (2000). SPSS and SAS programs for determining the number of components using parallel analysis and Velicer's MAP test. Behavior Research Methods, Instruments and Computers, 32(3), 396-402.
Pynoo, B., Devolder, P., Tondeur, J., Braak, J., Duyck, W. & Duyck, P. (2011). Predicting Secondary School Teachers' Acceptance and Use of A Digital Learning Environment: A Cross-sectional Study. Computers in Human Behavior, 27, 568-575
Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2008). An introduction to applied multivariate analysis. Lawrence Erlbaum Associates, Inc. Publishers
Rogers, E. (1995). Diffusion of Innovations, Free Press, New York.
Schumacker, R. E. & Lomax, R. G. (2010). A beginner's guide to structural equation modeling (3rd ed.). New York: Routledge
Steiger, J.H. (1990). Structural model evaluation and modification: an interval estimation approach. Multivariate Behavioral Research, 25, 173-180.
Teo, T. (2008). Pre-service teachers' attitude towards computer use: a Singapore survey. Australasian Journal of Educational Technology, 24, 413-424.
Teo, T. (2009). Modeling Technology acceptance in education: A study of pre-service teachers. Computers & Education, 52, 302-312
Teo, T. (2009). Evaluating the Intention to use technology among student teachers: a structural equation modeling approach. International Journal of Technology in Teaching and Learning, 5 (2), 106-118
Teo, T. (2010). Measuring the effect of gender on computer attitudes among pre- service teachers: A multiple indicators, multiple causes (MIMIC) modeling. Campus-Wide Information Systems, 27(4), pp.227 - 239
Teo, T., Lee, C.B. & Chai, C.S. (2008). Understanding preservice teacher' computer attitudes: Applying and extending the Technology Acceptance Model. Journal of Computer Assisted Learning, 24(2), 128-143.
Teo, T., Luan, S. W., & Sing, C.C. (2008). A cross-cultural examination of the intention to use technology between Singaporean and Malaysian pre-service teachers: an application of the Technology Acceptance Model (TAM). Educational Technology & Society, 11(4): 265-280
Teo, T., Ursavaş, Ö.F. & Bahçekapılı, E. (2010). Efficacy of the technology acceptance model to explain pre-service teachers' intention to use technology A Turkish Study, Campus-Wide Information Systems 28(2), 93 - 101.
Triandis,H . C. (1977), Interpersonal Behavior, Brooke/ Cole, Monterey, CA.
Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: integrating perceived behavioral control, computer anxiety and enjoyment into the technology acceptance model, Information Systems Research, 11(4), 342- 365.
Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G. & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
Venkatesh, V. & Zhang, X. (2010). Unified theory of acceptance and use of technology: U.S. vs. China. Journal of Global Information Technology Management, 13(1), 5-27.
Yildirim, Z. & Goktas, Y. (2007). ICT Integration in primary education and teacher education programs in turkey and in EU countries, Eğitim ve Bilim, 32(143), 55-67.