MOBİL ÖĞRENME ARAÇLARINI KABUL ÖLÇEĞİ: GEÇERLİKGÜVENİRLİK ÇALIŞMASI

Bu çalışmanın amacı, öğrencilerin mobil öğrenme araçlarını kabul düzeylerini ortaya çıkarmaya yönelik bir ölçme aracı geliştirmektir. Bu amaçla, öncelikle alanyazın taraması yapılmış ve uzman kanıları alınarak hazırlanan 33 maddelik deneme formu Türkiye'de altı farklı üniversitede öğrenim görmekte olan 407 öğrenciye uygulanmıştır. Elde edilen veriler üzerinde açımlayıcı faktör analizi yürütülmüştür. Ortaya çıkan faktör yapısı elde edilen veri seti üzerinden doğrulayıcı faktör analizine tabi tutulmuştur. Doğrulayıcı faktör analizi ile Mobil Öğrenme Araçlarını Kabul Ölçeği'nin algılanan kullanışlılık, yabancı dil öğrenimine katkı, olumsuz algılama ve mobil öğrenme araç kullanımına isteklilik olarak dört alt boyut altında toplandığı bulunmuştur. Ölçeğin dört alt boyutunun güvenirliği sırasıyla 0.78, 0.75, 0.74 ve 0.76 olarak hesaplanmış ve tüm alt boyutların güvenirliğinin yüksek olduğu görülmüştür. Ölçeğin bütününe ilişkin Cronbach's Alpha değeri 0.83 olarak bulunmuştur. Elde edilen bulgular, ölçeğin öğrencilerin mobil öğrenme araçlarını kabul düzeylerini belirlemeye yönelik dört alt boyutlu güvenilir ve geçerli bir ölçme aracı olduğunu ortaya koymaktadır. Alanyazında önde gelen bir takım araştırmalarda da vurgulandığı üzere öğrenenlerin mobil araçları kabul düzeylerinin öğrenmelerinin ne derece etkili olacağıyla ilişkisi olduğu bilinmektedir. Bu çalışmada geliştirilen ve yabancı dil öğrencilerinin mobil teknolojileri ne derece benimsediklerini belirlemeye yardımcı olan Mobil Öğrenme Araçlarını Kabul Ölçeği'nin yabancı dil öğreniminde teknoloji alanında yürütülecek yeni çalışmalara katkı sunacağı öngörülmektedir

THE MOBILE LEARNING TOOLS ACCEPTANCE SCALE: DEVELOPMENT AND VALIDATION

This study aims to develop a scale designed to measure students’ acceptance of mobile learning tools. Research data was gathered from 407 EFL students from six universities in Turkey. An initial pool of 33 items, the first draft of the form, was created through the selection of appropriate items by the experts. The first set of questions was administered to foundation-year university students at schools of foreign languages. An exploratory factor analysis was conducted on the first data set. The established factor structure was then subjected to confirmatory factor analysis. Through the confirmatory factor analysis, the Mobile Learning Tools Acceptance Scale (MLTAS) was validated in four dimensions: perceived ease of use, contribution to foreign language learning, negative perception and voluntariness of use. Following the confirmatory factor analysis, reliability analyses were then performed on the remaining sets of items. Factor loadings were .78, .75, .74 and .76 for perceived ease of use, contribution to foreign language learning, negative perception and voluntariness of use, respectively. The total scale yielded high internal consistency reliability (α = .83) and construct validity coefficients. The findings show that the scale has strong validity and is proven to be reliable when assessing the students’ acceptance levels toward mobile learning tools

___

Ally, M., & Prieto-Blazquez, J. (2014). What is the future of mobile learning in education? Mobile Learning Applications in Higher Education [Special Section]. Universities and Knowledge Society Journal, 11(1):142-151. DOI: 10.7238/rusc.v11i1.2033
Bahrani, T. (2011). Mobile Phones: Just a Phone or a Language Learning Device? Cross-Cultural Communication, 7(2): 244-248. DOI: 10.3968/j.ccc.1923670020110702.028
Balcı, A. (2010). Sosyal Bilimlerde Araştırma: Yöntem, Teknmik ve İlkeler. (8. Baskı). Ankara: Pegem Akademi.
Burston, J. (2013). Mobile-assisted language learning: A selected annotated bibliography of implementation studies 1994–2012. Language Learning & Technology, 17(3),157–224.
Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni SPSS uygulamaları ve yorum (17. Baskı). Ankara: PegemA Yayıncılık.
Conejar, R. J. & Kim, H-K. (2014). The Effect of the Future Mobile Learning: Current State and Future Opportunities. International Journal of Software Engineering and Its Applications, 8(8), DOI: 10.14257/ijseia.2014.8.8,18
Demir, K. & Akpınar, E. (2016). Mobil Öğrenmeye Yönelik tutum Ölçeği Geliştirme Çalışması. Eğitim teknolojisi Kuram ve Uygulama, 6(1), 59-79
Hair, J. F. Jr., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
Hu, Z. & McGrath, I. (2011). Innovation in higher education in China: are teachers ready to integrate ICT in English language teaching? Technology, Pedagogy and Education, 20:1, 41-49. DOI: 10.1080/1475939X.2011.554014
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), 1-55.
Hung, M-L., Chou, C., Chen, C-H. & Own, Z-Y. (2010). Learner readiness for online learning: Scale development and student perceptions. Computers and Education, 55, 1080-1090. DOI: 10.1016/j.compedu.2010.05.004
Kenning, M-M. (2007). ICT and Language Learning: from print to the mobile phone. Great Britain: Palgrave Macmillan.
Legris, P., Ingham, J., & Collerette, P. (2003). Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model. Information & Management, 40, 191-204.
Menzi, N., Önal, N. ve Çalışkan, E. (2012). Mobil Teknolojilerin Eğitim Amaçlı Kullanımına Yönelik Akademisyen Görüşlerinin Teknoloji Kabul Modeli Çerçevesinde İncelenmesi. Ege Eğitim Dergisi, 13(1), 40-55.
Mericelli, M. & Uluyol, Ç. (2016). Web ve mobil destekli harmanlanmış öğrenme ortamlarının öğrencilerin motivasyon ve akademik başarılarına etkisi. Turkish Studies, 11(9), DOI: 10.7827/TurkishStudies.9781
Meydan, C. H. & Şeşen, H. (2015). Yapısal Eşitlik Modellemesi AMOS Uygulamaları (2. baskı). Ankara: Detay Yayıncılık.
Ozer, O. & Kılıç, F. (2015). Teachers and Foreign Language Learners’ Perspectives on the Use of ICT. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 5(9), DOI: 10.6007/IJARBSS/v5-i9/1795
Palinkas, L. A., Horwitz S. M., Green, C. A., Wisdom, J. P., Duan, N. & Hoagwood, K. (2013). Purposeful Sampling for Qualitative Data Collection and Analysis in Mixed Method Implementation Research. Administration and Policy in Mental Health. DOI: 10.1007/s10488-013-0528-y
Pynoo, B., Devolder, P., Tondeur, J. Van Braak, J., Duyck, W. & Duyck, P. (2011). Predicting secondary school teachers’ acceptance and use of a digital learning environment: A crosssectional study. Computers in Human Behavior, 27, DOI: 10.1016/j.chb.2010.10.005
Sharma, S. K., Sarrab, M. & Al-Shihi, H. (2016). Development and validation of Mobile Learning Acceptance Measure, Interactive Learning Environments, DOI: 10.1080/10494820.2016.1224250
Sung, Y-T., Chang, K-E. & Yang, J-M. (2015). How effective are mobile devices for language learning? A meta-analysis. Educational Research Review, 16: 68-84. DOI: 10.1016/j.edurev.2015.09.001
Tabachnik, B. G. & Fidell, S. L. (2007). Using Multivariate Statistics (5. baskı). Boston: MA: Allyn & Bacon.
Teo, T. (2014). Unpacking teachers’ acceptance of technology: Tests of measurement invariance and latent mean differences. Computers & Education, 75: 127-135.
Teo, T. (2010). The Development, Validation, and Analysis of Measurement Invariance of the Technology Acceptance Measure for Preservice Teachers. Educational and Psychological Measurement, 70(6):990-1006.
Unterfrauner, E. (2011). Mobile Learning Based Intervention - A Case Study Among Marginalised Young People. Yayımlanmamış doktora tezi, Universität Klagenfurt, Avusturya.
Uzunboylu, H. ve Ozdamli, F. (2011). Teacher Perception for m-learning: scale development and teachers’ perceptions. Journal of Computer Assisted Learning, 27, 544-556. DOI: 10.1111/j.1365-2729.2011.00415.x