İlköğretim Matematik Öğretmen Adaylarının Çevrimiçi Öğrenmeye Yönelik Öz-Yeterlik Düzeylerinin Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi

Bu çalışmada, öğretmen adaylarının çevrim içi öğrenmeye yönelik öz-yeterlilik düzeyleri belli değişkenler açısından kesitsel tarama yöntemiyle araştırılmıştır. Çalışmanın örnekleminin belirlenmesinde kolay ulaşılabilir durum örneklemesi yöntemi ile çalışmaya katılmaya gönüllü olan ve İç Anadolu bölgesinde yer alan 4 farklı üniversitenin Eğitim Fakültesinin İlköğretim Matematik Öğretmenliğinde öğrenim gören toplam 562 öğretmen adayına ulaşılmıştır. Çalışmada Sun ve Rogers (2020) tarafından geliştirilen çevrim içi öğrenmeye yönelik özyeterlilik ölçeği Türkçeye uyarlanarak kullanılmıştır. Öğretmen adaylarının çevrim-içi öğrenmeye yönelik özyeterlilik düzeyleri cinsiyete bağlı olarak anlamlı bir farklılık göstermediği sorusuna cevap bulmak adına bağımsız t testi, öğretmen adaylarının çevrim-içi öğrenmeye yönelik özyeterlilik düzeylerinin sınıf düzeyine bağlı olarak anlamlı bir farklılık gösterip göstermediği sorularına cevap bulmak adına tek yönlü varyans analizi kullanılmıştır. Öğretmen adaylarının çevrimiçi öğrenme öz-yeterlik ölçeğinin teknoloji kullanımı, çevrimiçi öğrenme görevi, eğitici ve akran etkileşimi ve iletişimi ve öz düzenleme ve motivasyon alt boyutlarındaki puan ortalamaları iyi düzeyde bulunmuştur. Öğretmen adaylarının sadece teknoloji kullanımı öz-yeterlik düzeyleri açısından kız öğrenciler lehine anlamlı bir farklılığın olduğu, ölçeğin diğer boyutları açısından cinsiyet bazlı anlamlı bir farklılığın olmadığı tespit edilmiştir. Öğretmen adaylarının eğitici ve akran etkileşimi ve iletişimi öz-yeterlik düzeyleri açısından 1. ve 3. sınıf arasında 1. sınıf lehine ve 3. ve 4. sınıf arasında 4. sınıf lehine anlamlı bir farklılığın olduğu tespit edilmiştir. Diğer boyutlar açısından sınıf düzeyleri arasında anlamlı bir farklılık tespit edilememiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre çeşitli öneriler sunulmuştur.

Investigation of Primary School Mathematics Teacher Candidates' Self-Efficacy Levels for Online Learning in Terms of Various Variables

In this study, pre-service teachers' self-efficacy levels for online learning were investigated in terms of certain variables by cross-sectional survey method. In determining the sample of the study, a total of 562 teacher candidates who volunteered to participate in the study with the easily accessible case sampling method and were educated in the Primary Education Mathematics Teaching Department of the Education Faculty of 4 different universities in the Central Anatolia region were reached. In the study, the self-efficacy scale for online learning developed by Sun and Rogers (2020) was adapted into Turkish and used. In order to find an answer to the question that the self-efficacy levels of pre-service teachers for online learning do not differ significantly depending on gender, independent t-test, one-way analysis of variance to find answers to the questions of whether the self-efficacy levels of pre-service teachers for online learning show a significant difference depending on the grade level. used. The mean scores of the pre-service teachers in the sub-dimensions of technology use, online learning task, educator and peer interaction and communication, self-regulation and motivation of the online learning self-efficacy scale were found to be at a good level. It was determined that there was a significant difference in favor of female students only in terms of technology use self-efficacy levels of teacher candidates, but there was no gender-based significant difference in terms of other dimensions of the scale. It has been determined that there is a significant difference between the 1st and 3rd grades in favor of the 1st grade and between the 3rd and 4th grades in favor of the 4th grade in terms of teacher candidates' educator and peer interaction and communication self-efficacy levels. No significant difference was found between grade levels in terms of other dimensions. Various suggestions were presented according to the results of the study.

___

  • Aktürk, A. O., & Delen, A. (2020). Öğretmenlerin teknoloji kabul düzeyleri ile öz-yeterlik inançları arasındaki iliÅŸki. Bilim, EÄŸitim, Sanat ve Teknoloji Dergisi (BEST Dergi), 4(2), 67-80. , Altunçekiç, A., Yaman, S., & Koray, Ö. (2005). Öğretmen adaylarının öz-yeterlik inanç düzeyleri ve problem çözme becerileri üzerine bir araÅŸtırma (Kastamonu İli ÖrneÄŸi). Kastamonu EÄŸitim Dergisi, 13(1), 93-102.
  • Arbaugh, J. B., Cleveland-Innes, M., Diaz, S. R., Garrison, D. R., Ice, P., Richardson, J. C., & Swan, K. P. (2008). Developing a community of inquiry instrument: Testing a measure of the community of inquiry framework using a multi-institutional sample. The Internet and Higher Education, 11(3), 133–136.
  • Artino A. R., & McCoach, D.B. (2008). Development and initial validation of the online learning value and self-efficacy scale. Journal of Educational Computing Research. 38(3), 279-303.
  • Bandalos, D. L., & Finney, S. J. (2010). Factor analysis: Exploratory and confirmatory. In G. R. Hancock & R. O. Mueller (Eds.), The reviewer's guide to quantitative methods in the social sciences (pp. 93- 114). New York, NY: Routledge.
  • Bandura, A. (1994). Self-efficacy. In V. S. Ramachaudran (Ed.), Encyclopedia of human behavior (Vol. 4, pp. 71-81). New York: Academic Press. (Reprinted in H. Friedman [Ed.], Encyclopedia of mental health. San Diego: Academic Press, 1998).
  • Bandura, A. (1997). Self-efficacy: The exercise of control. New York: W.H. Freeman and Company.
  • Barnard, L., Lan, W. Y., To, Y. M., Paton, V. O., & Lai, S. L. (2009). Measuring self-regulation in online and blended learning environments. The Internet and Higher Education, 12(1), 1–6.
  • Boone, W. J., Townsend, J. S., & Staver, J. (2010). Using Rasch theory to guide the practice of survey development and survey data analysis in science education and to inform science reform efforts: An exemplar utilizing STEBI self-efficacy data. Science Education, 95, 258–280.
  • Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford publications, New York.
  • Byrne, B. M. (2016). Structural equation modelling with AMOS basic concepts, applications, and programming (3rd ed.). New York Routledge.
  • Bütüner, S. Ö., Baltacı, S., & Çalışkan, E. (2021). Çevrimiçi Öğrenme Öz Yeterlik ÖlçeÄŸinin Türkçe’ye Uyarlanması: Geçerlik-güvenirlik Çalışması, 5. Uluslararası Türk Bilgisayar ve Matematik EÄŸitimi (TÜRKBİLMAT-5) Sempozyumu, 28-30 Ekim, Alanya, Antalya.
  • Büyüköztürk, Åž. (2018). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Akademi Yayıncılık: Ankara.
  • Can, A. (2014). SPSS ile bilimsel araÅŸtırma sürecinde nicel veri analizi (3. Baskı), Pegem Akademi: Anakara.
  • Carliner, S. (2004). An overview of online learning (2nd ed.). Amherst, MA: HRD Press.
  • Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2013). Research methods in education. London: Routledge.
  • Çepni, S. (2014). AraÅŸtırma ve proje çalışmalarına giriÅŸ (7. baskı). Trabzon: Celepler Matbaacılık.
  • Çok, C. (2021). Öğretmenlerin uzaktan eÄŸitime iliÅŸkin öz-yeterlik algısı ve pandemi sürecinde uzaktan eÄŸitimde karşılaÅŸtıkları engeller, Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi EÄŸitim Bilimleri Enstitüsü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Van.
  • Çokluk, Ö., ÅžekercioÄŸlu, G., & Büyüköztürk, Åž. (2014). Sosyal bilimler için çok deÄŸiÅŸkenli istatistik Spss ve lisrel uygulamaları. Pegem Akademi: Ankara
  • Çubukçu, Z., & Girmen, P. (2007). Öğretmen adaylarının sosyal öz-yeterlik algılarının belirlenmesi. EskiÅŸehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 58-74.
  • Demir, Ö., & Yurdugül, H. (2014). Ortaokul ve Lise Öğrencileri için Bilgisayara Yönelik Tutum ÖlçeÄŸinin Türkçe’ye Uyarlanması. EÄŸitim ve Bilim, 39(176), 247-256.
  • Eryılmaz, S., & Ulusoy, Ç. (2015). 21. yüzyıl becerileri ışığında FATİH Projesi deÄŸerlendirmesi. Gazi Üniversitesi EÄŸitim Fakültesi Dergisi, 2(35), 209-229.
  • Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4. edition). London: Sage.
  • Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. (2011). How to design and evaluate research in education (eighth edition). New York, NY: McGraw-Hill Education.
  • Gallagher, M. W. (2012). Self-Efficacy. (ed.) In V. S. Ramachaudran, Encyclopedia of human behavior (Vol.2, pp. 314-320). San Diego: Academic Press.
  • Gürbüz, S., & Åžahin, F. (2018). Sosyal bilimlerde araÅŸtırma yöntemleri (5. Baskı). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
  • Gürol, A., & Aktı, S. (2010). The relationship between pre-service teachers’ self efficacy and their internet self-efficacy. Procedia Social and Behavioral Sciences, 2, 3252– 3257.
  • HacıcaferoÄŸlu, S., & Güner, O. (2021). Spor eÄŸitimi alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öğrenmeye yönelik hazır bulunuÅŸluklarının incelenmesi. Journal of Social and Humanities Sciences Research, 8(73), 2260-2267. http://dx.doi.org/10.26450/jshsr.2651
  • 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.
  • Kabaran, H., AltıntaÅŸ, S., & Kabaran, G. G. (2016). Öğretmen adaylarının eÄŸitsel internet kullanım öz- yeterlik inançları ile akademik öz-yeterlik inançları arasındaki iliÅŸkinin incelenmesi. EÄŸitim Kuram ve Uygulama AraÅŸtırmaları Dergisi, 2(1), 01-11.
  • Kansu, A. F., & Hızlı S. G. (2018). Öz yeterlik, yaÅŸam anlamı ve yaÅŸam baÄŸlılığı kavramları üzerine bir inceleme. EtkileÅŸim, 1, 78-89.
  • Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.
  • Linnenbrink, E. A., & Pintrich, P. R. (2003). The role of self-efficacy beliefs in student engagement and learning in the classroom. Reading & Writing Quarterly: Overcoming Learning Difficulties, 19(2), 119–137.
  • Lorsbach, A., & Jinks, J. (1999). Self-efficacy theory and learning environment research. Learning environments research, 2(2), 157-167.
  • Martin, F., & Tutty, J. I. (2009). Learning management system self-efficacy of online and hybrid learners: Using LMSES Scale. Retrieved from http://www.florencemartin.net/site08/research/ lmsself- efficacy_martintutty_unctlt08.pdf.
  • Miltiadou, M., & Yu, C. H. (2000). Validation of the online technologies self efficacy scale (OTSES). Retrieved from https://ia800207.us.archive.org/4/items/ERIC_ED445672/ERIC_ED445672.pdf.
  • Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (2002). How to use a monte carlo study to decide on sample size and determine power. Structural Equation Modeling, 9, 599-620.
  • Netemeyer, R. G., Bearden, W. O., & Sharma, S. (2003). Scaling procedures. Thousand Oaks, CA: Sage. Ordonez-Feliciano, J. (2009). Self-efficacy and instruction in mathematics. (Unpublished Doctoral Dissertation). Lynn University, Florida.
  • ÖzdoÄŸan, A. Ç., & Berkant, H. G. (2020). Covid-19 pandemi dönemindeki uzaktan eÄŸitime iliÅŸkin paydaÅŸ görüşlerinin incelenmesi. Milli EÄŸitim Dergisi, 49(1), 13-43.
  • ÖzenoÄŸlu K. H. (2006). Fen bilgisi öğretmenliÄŸi öğrencilerinin biyoloji ile ilgili öz-yeterlik inançlarının karşılaÅŸtırılması. Yayımlanmamış doktora tezi, İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi EÄŸitim Bilimleri Enstitüsü.
  • Pallant, J. (2010). SPSS survival manual: a step by step guide to data analysis using SPSS. Maidenhead: Open University Press/McGraw-Hill,
  • Pajares, F., & Johnson, M. J. (1996). Self efficacy beliefs and the writing performance of entering high school students. Psychology in the Schools, 33(2), 163-175.
  • Pendergast, D., Garvis, S., & Keogh, J. (2011). Pre-service student-teacher self-efficacy beliefs: An insight into the making of teachers. Australian Journal of Teacher Education, 36(12), 46-58.
  • Pintrich, R. R., & DeGroot, E. V. (1990). Motivational and self-regulated learning components of classroom academic performance. Journal of Educational Psychology, 82(1), 33–40.
  • SaracaloÄŸlu, A. S., Yenice, N., & Özden, B. (2013). Fen bilgisi, sosyal bilgiler ve sınıf öğretmeni adaylarının öğretmen özyeterlik algılarının ve akademik kontrol odaklarının incelenmesi. Pamukkale Üniversitesi EÄŸitim Fakültesi Dergisi, 34(34), 227-250.
  • Schermelleh-Engel, K., & Moosbrugger, 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.
  • Schunk, D. H., & Mullen, C. A. (2012). Self- efficacy as an engaged learner. In S. L. Christenson, A. L. Reschly ve C. Wylie (Eds.), Handbook of research on student engagement, (pp. 219-235). New York: Springer.
  • Seçer, İ. (2014). Obsesif Kompulsif Bozukluk ÖlçeÄŸi Çocuk Formunun Türkçeye Uyarlanması: Güvenirlik ve Geçerlilik Çalışması. EÄŸitim ve Bilim, 39(176), 355-367.
  • Seçer, İ. (2015). Psikolojik test geliÅŸtirme ve uyarlama süreci: spss ve lisrel uygulamaları (1. Baskı), Anı Yayıncılık: Ankara.
  • Sırakaya, D., & Yurdugül, H. (2016). Öğretmen Adaylarının Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuÅŸluluk Düzeylerinin İncelenmesi: Ahi Evran Üniversitesi örneÄŸi. Ahi Evran Üniversitesi KırÅŸehir EÄŸitim Fakültesi Dergisi, 17 (1), 185-200.
  • Siegle, D., & McCoach, D. (2007). Increasing student mathematics self-efficacy through teacher training. Journal of Advanced Academics, 18(2), 278-312.
  • Sun, Y., & Rogers, R. (2021). Development and validation of the Online Learning Self-efficacy Scale (OLSS): A structural equation modeling approach, American Journal of Distance Education, 35(3), 184-199.
  • TaÅŸkın, Ç. Åž., & HacıömeroÄŸlu, G. (2010). Öğretmen Özyeterlik inanç ölçeÄŸinin Türkçeye uyarlabması ve sınıf öğretmeni adaylarının Özyeterlik inançları. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca EÄŸitim Fakültesi Dergisi, 27, 63-75.
  • Usher, E. L., & Pajares, F. (2008). Self-efficacy for self-regulated learning a validation study. Educational and Psychological Measurement, 68, 3, 443-463.
  • Yıldız, E., & SeferoÄŸlu, S. S. (2020). Uzaktan eÄŸitim öğrencilerinin çevrim içi teknolojilere yönelik öz yeterlik algılarının incelenmesi. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(1) , 33- 46.
  • Zhao, L., Lu, Y., Huang, W., & Wang, Q. (2010). Internet inequality: The relationship between high school students' Internet use in different locations and their Internet self-efficacy. Computers & Education, 55(4), 1405–1423.
  • Zilka, G. C., Rahimi, I. D., & Cohen, R. (2019). Sense of challenge, threat, self-efficacy, and motivation of students learning in virtual and blended courses. American Journal of Distance
Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 2147-1037
  • Yayın Aralığı: 3
  • BaÅŸlangıç: 2000
  • Yayıncı: Ahi Evran Üniversitesi KırÅŸehir EÄŸitim Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

İlköğretim Matematik Öğretmeni Adaylarının Problem Kurma Durumlarındaki Matematiksel Yaratıcılıklarının İncelenmesi

Duygu ARABACI, Ebru SAKA, Sevilay ALKAN

Matematik Öğretmeni Adaylarının Geometrik İspatlarda İspat Yazma Becerilerinin İncelenmesi: Van Hiele Modeli

Ceylan ŞEN, Gürsel GÜLER

Matematik Öğretmen Adaylarının Kesirlere İlişkin Özelleştirilmiş Alan Bilgilerinin Öğretim Etkinliklerine Yansıması

Melike TURAL SÖNMEZ, Melisa Ayça KARACAKÖYLÜ

Ortaokul Kaynaştırma Öğrencilerinin Matematik Soyutlama Düzeylerinin İncelenmesi

Elif ERTEM AKBAŞ, Murat CANCAN, Tuğçe TOYGAN

İlköğretim Matematik Öğretmen Adaylarının Çevrimiçi Öğrenmeye Yönelik Öz-Yeterlik Düzeylerinin Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi

Serdal BALTACI, Suphi Önder BÜTÜNER, Erhan ÇALIŞKAN

İlkokul Öğrencilerinin Dört İşlem İşlemsel Hatalarının Belirlenmesi ve Çözüm Önerileri

Halil ÖNAL, Oktay AYDIN

Van Hiele Düzey Numaralandırmaları ve Düzey İsimlendirmelerine Eleştirel Bir Bakış

Gül KALELİ YILMAZ, Hülya SERT ÇELİK

Ogretmenlerin Egitsel Kararlarini Ne Etkiler? : Bilgi ve Inanclarin Incelemesi

Ayfer EKER

Matematik Öğretmenlerinin Yansıma Dönüşümünün Tanım Kümesini Hareket ve Eşleştirme Perspektiflerine Göre Anlamalarının İncelenmesi

Murat AKARSU, Kübra İLER

TIMSS 2015 ve 2019 Matematik Sorularının Türkiye’de Cinsiyete Göre Madde Yanlılığının İncelenmesi: SIBTEST Prosedürü ile Değişen Madde Fonksiyonu Analizi

Musa SADAK