Verilerin çözümlenmesine geçilmeden önce, katılımcılar tarafından yanıtlanan ölçme araçları tek tek incelenmiştir. Araştırmanın temel amacı doğrultusunda demografik bilgiler ve Teknopedagojik Eğitim Yeterliğini belirlemeye yönelik iki bölümden oluşan veri toplama aracında eksik yanıtlanan veri toplama araçları analiz dışında bırakılmıştır. Değerlendirmeye alınan veri toplama araçları 1’den başlanarak numaralandırılmış ve bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Eksik kodlama yapılan ölçme araçları veri setinden çıkarılmış ve 415 ölçme aracı değerlendirmeye alınmıştır.
Teknopedagojik eğitime yönelik yeterlik ölçeğinin beşli likert şeklinde olan maddelerinin veri giriş işlemi için “1 ‐ kesinlikle yapamam”, “2‐ yapamam”, “3‐ kısmen yapabilirim”, “4‐ yapabilirim” ve “5‐rahatlıkla yapabilirim” şeklinde bir puanlama yapılmıştır. Verilerin analizine bağlı olarak elde edilen bulguların yorumlanmasında aritmetik ortalama puanı üzerinden yapılan hesaplamalar temel alınmıştır. Ölçekten alınabilecek en düşük puan 33 en yüksek puan ise 165’tir. Buna bağlı olarak, en yüksek puan ile en düşük puan arasındaki fark 132’dir. Ölçekten alınan puan, 165’e yaklaştıkça Teknopedagojik eğitim (TPACK) yeterliği artmakta, 33’e yaklaştıkça Teknopedagojik eğitim (TPACK) yeterliği azalmaktadır (Kabakci Yurdakul ve ark. 2012).
Araştırma kapsamında fen alanları öğretmen adaylarının fen alanlarındaki başarısının TPACK yeterlikleri üzerindeki etkisini inceleyebilmek için ölçekte yer alan bir maddeyle öğrencilerin fizik, kimya ve biyoloji başarı notları alınmıştır. Türkiye’de 100’lük not sistemi, Fransa’da 15’lik not sistemi, İsviçre’de ise 6’lık not sistemi kullanılmaktadır. Bu not sistemleri TUBİTAK’ın yayınladığı yurtdışında kullanılan not sistemlerinin 100'lük sistemdeki karşılıkları çizelgelerinden yararlanılarak notların 100’lük sistemdeki karşılıkları bulunmuştur.
Fen öğretmen adaylarından oluşan katılımcıların ölçme aracına verdikleri yanıtlar doğrultusunda araştırmanın problemlerine cevap aramak için varyans analizi (ANOVA), Scheffe testi, aritmetik ortalama puanları, yüzde ve frekans istatistik yöntemlerinden yararlanılmıştır.
71
Araştırmaya katılan katılımcı gruplarının TPACK düzeylerini belirleyebilmek amacıyla betimsel istatistik yöntemleri kullanılmıştır. Araştırmaya katılan katılımcı gruplarının Teknopedagojik Eğitim Yeterlik düzeyleri arasında anlamlı bir farkın olup olmadığının belirlenebilmesi için veriler varyans analizine (ANOVA) tabii tutulmuş, varyans analizi sonucunda ortaya çıkan anlamlı farklılığın yönünü tespit etmek için de Scheffe testinden yararlanılmıştır.
Varyans analizi örneklem grubunun ikiden daha fazla olması durumunda örneklem ortalaması arasındaki farkın sıfırdan anlamlı bir şekilde farklı olup olmadığını test etmek üzere uygulanan istatistiksel bir süreçtir. Bir başka deyişle, bir araştırmadaki bağımsız değişkenler ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi istatistiksel olarak tespit etmeyi sağlayan güçlü bir tekniktir (Büyüköztürk 2002). Scheffe testi F testinden sonra çoklu karşılaştırmalarda en sık kullanılan testtir. Gruplar arasında mümkün olan bütün doğrusal kombinasyonların karşılaştırması için Scheffe metodu geliştirilmiş olup; bu yöntem genel itibariyle, en esnek ve karşılaştırılacak grup sayılarının çok olması durumunda α hata payını kontrol altında tutabilen (conservative) ve gruplardaki gözlem sayılarının eşit olması varsayımını dikkate almayan bir analiz çeşididir. (Scheffe 1953; akt. Kayri 2009).
Araştırmada Fen alanları öğretmen adaylarının Teknopedagojik Eğitim Yeterliklerini etkileyen değişkenlerin ilişkilerini belirleyebilmek amacıyla yapısal eşitlik modelleme tekniği ile kuramsal model oluşturulmuş ve bu model araştırmanın yapıldığı tüm katılımcı grupları için uyumu test edilmiştir.
Bilimsel araştırmaların önemli uğraş alanlarından biri değişkenlerin ölçülmesi, ilişkilendirilmesi ve varsa nedenselliğin ortaya konmasıdır. Ancak gelir, yaş, öğrencilerin aldıkları notlar gibi gözlenebilen değişkenler doğrudan ölçülebilirken zekâ, başarı gibi örtük (latent) değişkenler doğrudan ölçülememektedir. Bu gibi durumlarda, örtük değişkenler ile gözlenen değişkenler ilişkilendirilerek içsel (bağımlı-endogenous) yapıların dışsal (bağımsız-exogenous) yapılara nasıl bağlandığını gösteren regresyon eşitlikleri oluşturmak (Yılmaz ve ark. 2006) ve Yapısal Eşitlik Modeli (YEM) gibi ölçüm ilkelerini birleştiren kullanım alanı oldukça geniş çok değişkenli bir istatistiksel analiz yaklaşımından yararlanmak gerekmektedir ( Hair ve ark. 1988).
72
YEM yaygın olarak eğitim araştırmacıları, ekonomistler ve pazarlama araştırmacıları gibi sosyal bilim alanında faaliyette bulunan bilim adamları tarafından kullanılan ve çok değişkenli istatistiksel tekniklerin birleşiminden meydana gelen yeni ve çok kuvvetli bir analiz tekniğidir. YEM istatistiksel bağımlılığa dayalı modellerle ilgili karma hipotezlerin içindeki değişkenlerin neden sonuç ilişkisini açıklayabilen ve teorik modellerin bir bütün olarak test edilmesine olanak veren etkili bir model test etme ve geliştirme yöntemidir. Araştırmacının zihnindeki, araştırma henüz yapılmadan önce var olan değişkenler arası ilişkilere ait bir modelin, araştırmadan elde edilen veriler aracılığı ile sınanmasına dayanmaktadır (Yu 2004).
YEM birden fazla regresyon analizini bir arada yapan genel regresyon analizinin bir uzantısı olup geleneksel modellerin testinde kullanılabilmektedir. Fakat farklı olarak daha karmaşık ilişkilerin ortaya çıktığı durumlarda da (doğrulayıcı faktör analizi, zaman serileri vb.) yararlı olan bir yöntemdir (Information Technology Services 2004). İlgi alanı örtük değişkenler tarafından temsil edilen teorik yapılardır. Temel olarak faktör analizi ve regresyon analizinin birleşimidir. Teorik yapıya göre oluşturulan tahmini kovaryans matrisinin gözlenen verilerin kovaryans matrisine uygunluğunu irdeler (Hox ve Bechger 1995). Yapısal Eşitlik Modeli regresyon analizine daha çok benzemekle birlikte, etkileşimleri modelleyen, doğrusal olmayan durumlarla baş edebilen, bağımsız değişkenler arası korelasyona izin veren, ölçüm hatalarını modele dahil eden, aralarında korelasyon olan ölçüm hatalarını dikkate alan ve her biri birden fazla gözlenen değişkenle ölçülen çoklu bağımsız ve bağımlı örtük değişkenler arası ilişkileri ortaya koyan ve test eden çok güçlü bir istatistiksel tekniktir. Diğer çok değişkenli istatistik yöntemleri açıklayıcı ve tanımlayıcı (exploratory and descriptive) özellik taşırken YEM doğrulayıcı (confirmatory) bir yapı arz eder. Bu da hipotez testinde YEM’in üstün tarafını ortaya koyar. Aynı zamanda diğer çok değişkenli istatistik türleri hata ölçümlerini (measurement error) tayin edemez ve bunu düzeltemezken YEM hemen hemen bütün ölçüm parametrelerini işleme dahil eder ve sonucu buna göre gerçekleştirir (Anderson 2004).
Yukarıda belirtilen nedenlerden ve öğrenci başarısını açıklamada kullanılan yöntemlerin genelde korelasyon, regresyon ve faktör analizi çalışmalarıyla sınırlı kalmasından dolayı belirtilen değişkenlerin kurulacak uygun bir model ile daha
73
kapsamlı, anlamlı ve sağlıklı ölçebilen bir analiz yöntemi olan YEM ile çalışılmasının alan yazına katkı sağlayacağı düşünülmüştür.
Yapılan araştırmanın işlem akış şeması Şekil 3.2.’deki gibidir.
Şekil 3.2. Araştırmanın Diyagramı