Yöntem
Bu bölümde araştırmanın modeli, araştırma grubu, veri toplama süreci, veri toplama araçları ve verilerin çözümlenmesine yer verilmiştir. Araştırma üniversite öğrencilerinin çoklu görev durumlarını ve çoklu görev algı puanları ile özdüzenleme puanları arasındaki ilişkiyi ortaya koymaya yönelik ilişkisel bir araştırmadır.
Araştırma Grubu
Araştırma grubu, elverişli örneklem ile ulaşılan ve veri toplama aracını gönüllü olarak dolduran 6 faklı üniversiteden 544 öğrenciden oluşmaktadır.
Katılımcıların cinsiyetlerine göre %48.7’si (265 kişi) erkek; %51.3’ü (279 kişi) kadın;
yaşlarına göre %94.9’unu (516 öğrenci) 18-25 yaş aralığındaki öğrenciler oluşturmaktadır. Katılımcılardan 283 kişi 1.sınıf, 155 kişi 2.sınıf, 38 kişi 3.sınıf, 68 kişi ise 4.sınıf ve üzeridir. Katılımcılarla ilgili okul, yaş, akademik ortalama ve kaldıkları (yaşadıkları) yere ilişkin betimsel istatistikler Tablo 2’de sunulmuştur.
Tablo 2
Üniversite Öğrencileri İle İlgili Bazı Demografik Bilgiler
Cinsiyet Toplam
Kadın Erkek N %
f % f %
Üniversite
Bülent Ecevit Üniversitesi 37 36.6 64 63.4 101 18.6 Celal Bayar Üniversitesi 19 55.9 15 44.1 34 6.3 Hacettepe Üniversitesi 13 54.2 11 45.8 24 4.4 Ondokuz Mayıs Üniversitesi 6 33.3 12 66.7 18 3.3 Mustafa Kemal Üniversitesi 34 64.2 19 35.8 53 9.7 İstanbul Gelişim Üniversitesi 170 54.1 144 45.9 314 57.7
Yaş Aralığı 18-25 yaş 265 51.4 251 48.6 516 94.6
25 yaş ve üstü 14 50 14 50 28 5.1
Kaldığı Yer Ailesiyle Birlikte Kalan 188 55.1 153 44.9 341 62.7 Ailesi Birlikte Kalmayan 91 44.8 112 55.2 203 37.3 Genel
Akademik Ortalama
Düşük (1,99 ve altı) 40 42.1 55 57.9 95 17.5
Orta (2.00- 2,99) 146 48.1 157 51.9 303 55.7
Yüksek (3 ve üzeri) 93 63.6 53 36.4 146 26.8
28 Veri Toplama Süreci
Veri toplama aracı Google’ın ücretsiz bir hizmeti olan Google Formlar aracılığıyla oluşturulmuştur. Oluşturulan anketin bağlantı adresi üniversitelerin öğretim üyeleri ve öğretim görevlileri aracılığıyla öğrencilerle WhatsApp, e-posta ve SMS üzerinden paylaşılmıştır. Anketin giriş kısmında öğrencilere araştırmanın amacı ve anket formunun nasıl dolduralacağı ile ilgili açıklamalar yapılmıştır.
Toplanılan verilen Google Formlar aracılığıyla excel olarak dışarı aktarılmıştır.
Veri Toplama Araçları
Veri toplama aracı olarak “Kişisel Bilgi Formu”, “Algılanan Çoklu Görev Ölçeği”, “Uygulama Temelli Çoklu Görev Anketi”, “Etkinlik Temelli Çoklu Görev Anketi” ve “Özdüzenleyici Öğrenme Ölçeği” kullanılmıştır.
Kişisel Bilgi Formu: Araştırmacı tarafından oluşturulan cinsiyet, sınıf, akademik başarı vb. 7 sorudan oluşmaktadır.
Algılanan Çoklu Görev Ölçeği: İki boyut 6 maddeden oluşmaktadır.
Araştırmacı tarafından geliştirilmiştir. Ölçeğin geliştirme sürecinden veri toplama aracının geliştirilmesi kısmında bahsedilmiştir.
Uygulama Temelli Çoklu Görev Anketi: Öğrencilerin ders çalışırken kullandıkları uygulamaları (Instagram, Youtube gibi) belirlemek amacıyla araştırmacı tarafından geliştirilmiştir. 17 maddeden oluşmaktadır.
Etkinlik Temelli Çoklu Görev Anketi: Bu anketin geliştirilmesi sürecinde Ophir ve diğerleri (2009) tarafından geliştirilen medya kullanım anketinden (Media Use Questionnaire) iki etkinlik alınmış, bunun dışındaki etkinlikler araştırmacı tarafından eklenmiştir. Anket beş etkinlikten(basılı materyal okuma, bilgisayar/laptop/tablet veya telefon üzerinden oyun oynama, evde ders çalışma, okulda ders çalışma) oluşmaktadır. Bu beş etkinlikle birlikte ikicil görev olarak sunulan seçeneklerin(müzik dinleme, telefonla konuşma, mesajlaşma gibi..) sayısı 11 ile 13 arasında değişmektedir.
Özdüzenleyici Öğrenme Ölçeği: Haşlaman ve Aşkar (2015) tarafından geliştirilen ve 59 maddeden oluşan ölçek lise öğrencileri için geliştirilmiştir. Bu tez çalışması kapsamında ölçek üniversite öğrencilerine uygulandığı için ölçeğe uyarlama
29 çalışması yapılmış ve doğrulayıcı faktör analizi ile güvenirlik analizi tekrar yapılmıştır. Ölçeğin yapı geçerliğini ölçmek üzere doğrulayıcı faktör analizi ile var olan model tekrar test edilmiştir. Analiz sonucunda elde edilen veriler (ve kabul edilebilir ölçüt değerleri parantez içerisinde) Tablo 3’de verilmiştir.
Tablo 3
Özdüzenleyici Öğrenme Ölçek Verilerinin Model-Veri Uyum Değerleri
Veri-model uyum indisleri
Model χ2 /sd RMSEA TLI CFI NFI
Dört Faktörlü İlişkili model 2.95 .060 .87 .88 .83
Ölçeğin dört faktörlü ilişkili modelini test etmek için χ2 /sd, RMSEA, CFI, NFI ve TLI indisleri hesaplanmıştır. χ2 /sd değerinin 5’in altında yer alması, RMSEA değerinin .08’in altında olması ve CFI değerinin .90’dan büyük olması modele kabul edilebilir düzeyde uyum sağladığını gösterir (McDonald & Moon- Ho, 2002;
Schermelleh-Engel, Moosbrugger & Muller, 2003; Thompson, 2000). Tablo 3 incelendiğinde ölçeğin χ2 /sd ve RMSEA değerlerinin kabul edilebilir uyum aralığında olduğu, CFI değerinin ise kabul edilebilir bir uyuma yakın bir değere sahip olduğu söylenebilir. Ölçeğin içtutarlılığını test etmek üzere hem yapı güvenirliği hem de Cronbach Alfa katsayısı kullanılmıştır.
Tablo 4
Özdüzenleyici Öğrenme Ölçek Verilerinin Güvenirlik ve Ortalama Açıklanan Varyans Değerleri (Average Variance Extracted -AVE)
Boyutlar Maddeler Alfa
Güvenirliği
Yapısal Güvenirlik
Ortalama Açıklanan Varyans
Öngörü 17 0.95 0.94 0.51
Kontrol 21 0.96 0.96 0.54
İzleme 11 0.93 0.93 0.56
Özyansıma 10 0.96 0.96 0.69
Tablo 4 incelendiğinde ölçeğin Cronbach Alfa güvenirliğinin ve yapı güvenirliğinin 0.70’den büyük olduğu görülmüştür. İki güvenirlik düzeyinin de 0.70’den büyük olması ölçeğin güvenilir olduğunu gösterir (Nunnully & Bernstein, 1994).
30 Veri toplama aracının geliştirilmesi.
Bu çalışmada Algılanan Çoklu Görev Ölçeği, Uygulama Temelli Çoklu Görev Anketi ve Etkinlik Temelli Çoklu Görev Anketi araştırmacı tarafından geliştirilmiştir.
Algılanan çoklu görev ölçeği.
Madde havuzu. Literatür taraması sonucunda 5’li likert tipinde (1:Hiçbir zaman, 5:Her zaman) 10 maddeden oluşan çoklu görev soruları oluşturulmuştur.
Kapsam geçerliği için uzman kanısı, sonrasında ifadelerin anlaşılırlığı ile ilgili olarak Hacettepe BÖTE bölümünde okumakta olan 8 öğrenciye uygulanarak anlaşılmayan maddeler düzeltilmiştir. Ölçme aracının yapı geçerliğini test etmek için açımlayıcı faktör analizi yapılmıştır.
Ölçeğin yapı geçerliğini test etmek üzere faktör analizi yapılmıştır. Öncelikle 169 öğrenciye 10 maddeden oluşan taslak çevrimiçi olarak uygulanmış ve sonra olağan dışı olan değerleri (uç değerler) tespit etmek için Mahalonobis uzaklıkları hesaplanmıştır. Mahalonobis uzaklıkları hesaplandıktan sonra Compute Variable penceresinden 1-CDF.CHISQ (Mahalonobis_degeri, degisken sayısı) işlemi yapılmıştır. Değişken sayısı yerine 10 madde olduğu için 10 yazılmıştır. Daha sonra hesaplanan değerler arasından değeri .001’den küçük olan 3 aykırı değer veri setinden çıkarılmıştır. (Tabachnick, Fidell ve Ullman, 2007). Kalan 166 öğrencinin veri seti üzerinden 10 maddeye faktör analizi yapılıp yapılamayacağına karar vermek için KMO değerinden ve Bartlett testinden yararlanılmıştır. Faktör desenini ortaya koymak için faktörleştirme yöntemi olarak temel bileşenler analizi; döndürme yöntemi olarak da dik döndürme yöntemlerinden maksimum değişkenlik (varimax) seçilmiştir. KMO değeri 0.80 ve Bartlett testi α = 0.001 düzeyinde anlamlı olduğundan verilerin faktörleşebildikleri söylenebilir. KMO katsayısının 60’dan büyük olması veri setinin faktör analizine uygun olduğunu gösterir(Büyüköztürk, 2018). Ardından faktör analizi yapılarak maddelerin faktör yapısı hakkında karar verilmeye çalışılmıştır.
31 Tablo 5
Algılanan Çoklu Görev Ölçeği’ne Göre Özdeğer İstatistiğine Bağlı Faktör Sayısı ve Açıklanan Varyans Sayısı
Öz Değer Varyans
Yüzdesi
Toplam Varyans Yüzdesi
Faktör 1 4.226 42.263 42.263
Faktör 2 1.270 12.695 54.958
Faktör 3 1.200 12.001 66.960
Toplam açıklanan varyansa bakıldığında öz değeri 1’den büyük 3 faktör olduğu görülmektedir. Ancak birden fazla boyuta yükleme yaptıklarından 4,5,6 ve 10. maddeler ölçekten çıkarılmıştır. Açımlayıcı Faktör Analizi tekrar yapılmıştır.
KMO testine ilişkin sonuçlar tablo 6’da verilmiştir.
Tablo 6
Algılanan Çoklu Görev Ölçeğine Ait KMO Testi Sonuçları
Kaiser-Meyer-Olkin Örneklem Yeterliliği Ölçümü .786
Barlett Testi Chi-Square 371.705
Df 15
P .000
Yapılan test sonucunda KMO testi 0,786 olarak hesaplanmıştır (0,786>0,60).
Ayrıca Barlett testine göre p değeri 0.05’den küçük olduğu için veri seti Temel Bileşenler Analizine uygun bulunmuştur.
Tablo 7
Madde Çıkarılmasından Sonra Algılanan Çoklu Görev Ölçeği’ne Göre Özdeğer İstatistiğine Bağlı Faktör Sayısı ve Açıklanan Varyans Sayısı
Özdeğer İstatistiği Rotasyona Tabi Olan Faktörler Bileşenler Toplam Varyans
Yüzdesi
Birikimsel
%
Toplam Varyans Yüzdesi
Birikimsel
%
1 3.183 53.046 553.046 2.195 536.579 36.579
2 1.095 18.245 71.291 2.083 34.712 71.291
3 .633 9.047 76.122
4 .565 8.067 84.189
5 .460 6.577 90.767
6 .386 5.511 96.278
7 .261 3.722 100.000
4,5,6 ve 10. maddeyi analizden çıkardıktan sonra maddeler toplam 2 faktör altında toplanmıştır. Her bir maddenin faktör yük değeri 0.30 ve üzeri olmasına
32 dikkat edilmiştir. Bu faktörler birlikte toplam varyansın %71.291’ini açıkladığı belirlenmiştir. Birinci faktörün %53.046’sını ve ikinci faktörün ise %18.245’ini açıkladığı görülmüştürr. Daha sonra değişkenlerin ortak varyansına bakılmıştır.
Ortak varyans tablosu tablo 8’de verilmiştir.
Tablo 8
Algılanan Çoklu Görev Ölçeği Ortak Varyans Tablosu
Başlangıç Çıkarım
M1: Ders çalışırken onunla ilgili olmayan başka işleri de aynı anda yaparım.
1.000 .811
M2: Ders çalışırken bana haz veren başka işleri de yaparım 1.000 .859 M3: Bilgisayar ve telefonumda derslerimle ilgili işler yaparken aynı
zamanda kişisel ve sosyal işlerimi de yaparım.
1.000 .621
M7: Ders çalışırken aynı anda başka işler yapma sıklığım arttıkça o işleri yaparken gösterdiğim performans da artmaktadır.
1.000 .542
M8: Günlük hayatta aynı anda birden fazla iş yapmak derslerimle ilgili performansımı giderek arttırır.
1.000 .739
M9: Çeşitli sosyal ağ uygulamalarını aynı anda kullanmak derslerimle uğraşmamı kolaylaştırmaktadır
1.000 .705
Tablo 8 incelendiğinde ortak varyans değerlerinin 0.542 ile 0.859 arasında değiştiği görülmüştür. En yüksek varyans değerine sahip olan madde 2. maddedir.
Döndürülmüş faktör matrisi sonuçları Tablo 7’de verilmiştir.
33 Tablo 9
Algılanan Çoklu Görev Ölçeği Döndürülmüş Faktör Analizi Sonuçları
Madde Numarası Faktör
1 2
M1: Ders çalışırken onunla ilgili olmayan başka işleri de aynı anda yaparım.
DERS İLE İLGİLİ ÇOKLU GÖREV ALGISI .254 .864 M2: Ders çalışırken bana haz veren başka işleri de yaparım .092 .922 M3: Bilgisayar ve telefonumda derslerimle ilgili işler
yaparken aynı zamanda kişisel ve sosyal işlerimi de yaparım.
.497 .612
M7: Ders çalışırken aynı anda başka işler yapma sıklığım arttıkça o işleri yaparken gösterdiğim performans da artmaktadır.
PERFORMANSlLA İLGİLİ ÇOKLU GÖREV ALGISI .692 .253 M8: Günlük hayatta aynı anda birden fazla iş yapmak
derslerimle ilgili performansımı giderek arttırır.
.845 .160
M9: Çeşitli sosyal ağ uygulamalarını aynı anda kullanmak derslerimle uğraşmamı kolaylaştırmaktadır
.827 .150
Çoklu görevin performansla ilgili çoklu görev algısı boyutu ile ilgili maddeler 1.faktörde toplanmıştır. Maddelerin faktör yük değerleri 0.692 ile 0.845 arasında değişmektedir.
Ders ile ilgili çoklu görev algısı ile ilgili maddeler 2.faktörde toplanmıştır.
Maddelerin faktör yük değerleri 0.612 ile 0.864 arasında değişmektedir. Kline (1994)’e göre faktör yük değeri 0.30 ve 0.60 arasında ise orta düzeyde ve 0.6 ve 1 arasında ise yüksek düzeydedir. Buna göre 6 maddenin yeterli nitelikte olduğu söylenebilir.
Algılanan çoklu görev ölçeğinin modellerinin çözümlenmesinde doğrulayıcı faktör analizine başvurulmuş ve elde edilen veriler ölçme model uyum değerleri (ve kabul edilebilir ölçüt değerleri parantez içerisinde) tablo 10’da verilmiştir.
34 Tablo 10
Algılanan Çoklu Görev Ölçek Verilerinin Model-Veri Uyum Değerleri
Ölçeğin 3 farklı modele uyumunu test etmek için uyumu χ2 /sd, RMSEA, GFI, CFI ve NFI indisleri kullanılmıştır. χ2 /sd değerinin 5’in altında yer alması, RMSEA değerinin .08’in altında olması ve CFI, GFI ve NFI değerlerinin .90’dan büyük olması modele kabul edilebilir düzeyde uyum sağladığını gösterir (McDonald & Moon- Ho, 2002; Schermelleh-Engel, Moosbrugger & Muller, 2003; Thompson, 2000). Tablo 10 incelendiğinde öncelikle 6 maddenin de tek faktörü yordayabilirliğini analiz etmek için bir model kurulmuştur. Model sonuçlarına bakıldığında uyum indislerinin olumlu değerler vermediği sonucuna ulaşılmıştır. Buna göre ölçeğin χ2/sd, RMSEA, GFI, CFI ve NFI değerlerine bakıldığında değerlerin kabul edilebilir aralıklarda bulunmadığı buna bağlı olarak veri kümesinin tek faktörlü modele uygun olmadığı ve ölçülen yapının birden fazla alt boyuttan oluşabileceği fark edilmiştir. Daha sonra ölçeğin ilişkili 2 alt boyuttan oluştuğunda dair model test edilmiştir. Elde edilen sonuçlardan uyum indislerinin yeterli düzeyde olduğu görülmüştür. İlişkili iki faktörlü ölçme modelinin doğrulayıcı faktör analizi sonuçları Şekil 2’de verilmiştir. Şekil 2 ‘de
“ders” ifadesi ders ile ilgili çoklu görev algısını ve “performans” ifadesi performans ile ilgili çoklu görev algısını göstermek için kullanılmıştır.
Şekil 2. Algılanan Çoklu Görev Ölçeği faktör yapıları
Veri-model uyum indisleri (kabul edilebilir uyum değerleri) Model
χ2 /sd (<5.0)
RMSEA (<0.08)
GFI (>0.90)
CFI (>0.90)
NFI (>0.90)
Model I: Tek Faktörlü Model 9.85 .232 .825 .781 .766
Model II: İki Faktörlü (İlişkili) 3.70 .128 .946 .941 .922
Model III:Hiyerarşik Model 3.70 .128 .946 .941 .922
35 Şekil 2’de görüldüğü üzere ölçeğin yapısının 2 alt boyutuna ilişkin faktör yükleri 0.62 ve 0.88 arasında değişmektedir. Faktör değerleri parametrik analizde t değerine göre istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (p<.05). Aynı zamanda faktör yüklerinin 0.5 değerinden büyük olması yine bu ölçütü sağladığını göstermektedir.
Son olarak ölçeğin bir üst boyutta bir araya gelip gelmediğini test etmek için hiyerarşik faktör analizi yapılmıştır. Tablo 10’a bakıldığında χ2/sd, RMSEA, GFI, CFI ve NFI değerlerinin kabul edilebilir uyum aralığında olduğu görülmüştür. Bu değerlere göre ölçekte ders ile ilgili çoklu görev algısı ve performans ile ilgili çoklu görev algısının algılan çoklu görev olarak bir üst boyutta toplanabildiği söylenebilir.
Hiyerarşik faktör analizi şekil 3’de gösterilmiştir. Şekil 3 ‘de “ders” ifadesi ders ile ilgili çoklu görev algısını, “performans” ifadesi performans ile ilgili çoklu görev algısını ve “CGA” ifadesi algılanan çoklu görevi göstermek için kullanılmıştır.
Şekil 3. Algılanan Çoklu Görev Ölçeği hiyerarşik faktör analizi
Algılanan Çoklu Görev Ölçeğinin ölçmek istediği yapıyı ölçüp ölçmediğine dair geçerliği yakınsama geçerliği, ıraksama geçerliği (ayırt edici) geçerlik teknikleri ile analiz edilmiştir. Ek olarak ölçek puanlarının içtutarlılığını test etmek üzere hem yapı güvenirliği hem de Cronbach Alfa katsayısı kullanılmıştır.
36 Tablo 11
Algılanan Çoklu Görev Ölçek Verilerinin Güvenirlik ve Ortalama Açıklanan Varyans Değerleri (Average Variance Extracted -AVE)
Boyutlar Maddeler Alfa
Güvenirliği
Yapısal Güvenirlik
Ortalama Açıklanan Varyans
Ders ile İlgili Çoklu Görev Algısı 3 0.81 0.82 0.61
Performans ile İlgili Çoklu Görev Algısı 3 0.79 0.76 0.51
Tablo 11 incelendiğinde ölçeğin Cronbach Alfa güvenirliğinin ve yapı güvenirliğinin 0.70’den büyük olduğu görülmüştür. İki güvenirlik düzeyinin de 0.70’den büyük olması ölçeğin güvenilir olduğunu gösterir (Nunnully & Bernstein, 1994). Faktör yüklerinin ve ortalama açıklanan varyansın 0.50’den büyük olması yakınsaman geçerliğini sağladığı şeklinde yorumlanabilir (Fornel & Larcker, 1981;
Peterson, 2000). Tablo 10 ve tablo 11 incelendiğinde ölçeğin herbir madde yükünün 0.50’den büyük olduğu ve her boyut için ortalama açıklanan varyansın 0.50’den büyük olduğu görülmektedir. Buna göre ölçeği yakınsama geçerliğini sağladığı söylenebilir. Ayrıca her bir boyut için yapısal güvenirlik değerlerinin ortalama açıklanan varyanstan büyük olması yakınsama geçerliğinin bir kanıtı olarak sunulabilir.
Tablo 12
Algınan Çoklu Görev Alt Boyutlarının Betimsel Değerleri, Alt Boyutlar Arasındaki Korelasyon ve OAV Değerlerinin Karekökü
Boyutlar Ortalama Std.
Sapma
Ders ile İlgili Çoklu Görev
Algısı
Performans ile ilgili Çoklu Görev Algısı Ders ile İlgili Çoklu Görev Algısı 3.06 0.94 0.78
Performans ile ilgili Çoklu Görev Algısı
2.49 0.99 0.58 0.71
Uygulama temelli çoklu görev anketi. Anketin maddelerinin yazılmasında alanyazın taramasından ve uzman görüşünden yararlanılmıştır. Anket hazırlandıktan sonra anketin kapsam geçerliğini sağlamak için 3 uzmanın anket ile ilgili görüşleri alınmış ve 8 öğrenciye uygulanarak anlaşılmayan maddeler düzeltilmiştir. Böylece ders çalışırken öğrencilerin kullanmayı tercih edebilecekleri
37 17 uygulama anketteki yerini almıştır. Öğrencilerden ders esnasında bu 17 uygulamayı ne sıklıkla kullandıklarını 1-5 arasında (1:hiçbir zaman, 2:nadiren, 3:ara sıra, 4:çoğunlukla, 5:her zaman) değerlendirmeleri istenmiştir.
Etkinlik temelli çoklu görev anketi. Anketin geliştirilmesi sürecinde Ophir ve diğerleri (2009) tarafından geliştirilen medya kullanım anketinden (Media Use Questionnaire) yararlanılmıştır. Bu anketten esinlenilerek basılı medya ve bilgisayar/ laptop veya telefon üzerinden oyun oynama etkinlikleri birincil görev olarak alınmıştır. Alanyazın taraması sonucunda çoklu görev ile ilgili araştırmaların çoğunlukla okulda ders çalışırken yapılan çoklu görev durumlarını kapsadığı görülmüştür. Buradan yola çıkarak ankete evde ders çalışma ve okulda ders çalışma birincil görevleri eklenmiştir. Ek olarak beşinci birincil görev durumu olarak ÖYS(Öğrenme Yönetim Sistemi) kullanımı ankete eklenmiştir. Ankette her etkinlikle ilgili öncelikle “Basılı materyal okuyor musunuz?”, “Evde ders çalışıyor musunuz?”
gibi etkinliği gerçekleştirip gerçekleştirmediklerini öğrenmek üzere evet/hayır sorusu sunulmuştur. Daha sonra beş etkinlik (basılı materyal okuma, bilgisayar/laptop/tablet veya telefon üzerinden oyun oynama, evde ders çalışma, okulda ders çalışma ve Öğrenme Yönetim Sistemi kullanma) birincil görev olarak verilmiş, ve her etkinlik için ikincil görev olarak 11-13 arası seçenek sunulmuştur.
Örneğin; öğrencilere önce “Basılı materyal okuyor musunuz?” sorusu sorulmuştur.
Daha sonra bu soruya “evet” cevabı verenler için “Basılı materyal okurken aynı anda(eş zamanlı olarak) aşağıdaki etkinlikleri ne sıklıkla uyguladığınızı belirtiniz (1:asla, 2:çok az, 3:biraz, 4:çoğunlukla, 5: daima ).” ifadesi konmuştur. Bu şekilde diğer dört etkinlik için de önce evet/hayır sorusu sunulmuştur. Sonrasında ise öğrencilerin bu dört etkinlikle birlikte yapabilecekleri ikincil görevler olarak sunulan diğer etkinlikleri ne sıklıkla aynı anda yaptıklarını belirten 5’li likert (1:asla, 5:daima) tipinde bir çoklu görev matrisi verilmiştir. İkincil görevler olarak sunulan etkinlikler ise şöyledir: müzik dinliyorum, telefonla konuşuyorum, oyunlar oynuyorum, basılı materyal okuyorum, TV, video veya DVD izliyorum, mesajlaşıyorum (Skype, Facebook, Instagram gibi), e-posta yazıp-okuyorum, PDF ve diğer elektronik dokümanları okuyorum, diğer bilgisayar uygulamalarını kullanıyorum (kelime işlemci, programlama, tablolama programları), Web de geziniyorum, ders çalışıyorum, Öğrenme Yönetim Sistemlerine bakıyorum (Moodle, Blackboard gibi) ve bilgi, dosya depolama alanlarına bakıyorum (iCloud, Google Drive, Dropbox gibi)
38 . Anketin kapsam geçerliği için öncelikle uzman kanısı alınmış, sonrasında ifadelerin anlaşılırlığı ile ilgili olarak anket Hacettepe BÖTE bölümünde okumakta olan 8 öğrenciye uygulanarak anlaşılmayan maddeler düzeltilmiş ve ifadeleri daha açık hale getirmek için parantez içinde etkinliklere örnekler verilmiştir. Örneğin; Öğrenme Yönetim Sistemlerine bakıyorum (Moodle, Blackboard gibi).
Verilerin Analizi
Öğrencilerin cinsiyetleri kadınlar için 1, erkekler için 2 olarak; ailesi ile birlikte kalma durumları birlikte yaşayanlar için 1, birlikte yaşamayanlar için 2 olarak yeniden kodlanmıştır. Akademik başarılarına göre çoklu görev algılarının farklılık gösterip göstermediğini analiz etmek için öğrencilerin akademik ortalamaları 1,99 ve altı “düşük”; 2,00-2,99 arası “orta” ve 3,00-4,00 arası “yüksek” olarak yeniden isimlendirilmiş ve kategorik hale getirilmiştir.
Öğrencilere 5’li likert tipinde sunulan Algılanan Çoklu Görev Ölçeği ve Uygulama Tabanlı Çoklu Görev Anketi’ndeki maddeler her zaman için 1, nadiren için 2, ara sıra için 3, çoğunlukla için 4, her zaman için 5 olarak yeniden kodlanmıştır.
Bu kodlama sonucunda her bir madde için ortalama ve standart sapma puanları hesaplanmıştır.
Etkinlik Temelli Çoklu Görev Anketi’nde ise öğrencilerin vermiş olduğu cevaplar asla 1, çok az 2, biraz 3, çoğunlukla 4, daima 5 olacak şekilde yeniden kodlanmış ve yeni değerlerle her madde için ortalama ve standart sapma puanları hesaplanmıştır.
Verilerin analizinde tek yönlü varyans analizi, bağımsız örneklem t testi, korelasyon analizi ve betimsel istatistikler kullanılmıştır. Araştırma problemlerine göre uygulanan istatistikler ve varsayımları Tablo 13’de verilmiştir. Tabloda belirtilen istatistikler için gerekli varsayımlar analizler yapılmadan önce kontrol edilmiş ve sonuçların gerekli varsayımları karşıladığı bulgular bölümünde belirtilmiştir.
39 Tablo 13
Araştırma Problemlerine Göre Uygulanan İstatistikler ve Varsayımları
Araştırma Problemleri Uygulanacak
İstatistiksel Test
Varsayımları
1. Öğrencilerin ders çalışırken aynı anda kullanmayı tercih ettikleri uygulamalar nelerdir?
Betimsel
Analizler
a. Cinsiyetlerine göre kullanmayı tercih ettikleri uygulamaların dağılımı nasıldır?
b. Akademik başarılarına göre kullanmayı tercih ettikleri uygulamaların dağılımı nasıldır?
c. Ailesi ile birlikte yaşama durumuna göre kullanmayı tercih ettikleri uygulamaların dağılımı nasıldır?
2. Öğrencilerin çeşitli etkinliklere göre yaptıklarını ifade ettikleri çoklu görevler nelerdir?
a. Cinsiyetlerine göre Basılı materyal okurken;
Oyun oynarken; Evde Ders çalışırken; Okulda ders çalışırken; Öğrenme yönetim sistemi kullanırken en fazla ve en az yaptıklarını belirttikleri etkinlikler (TV, müzik, oyun vb.) nelerdir?
b. Akademik başarılarına göre Basılı materyal okurken; Oyun oynarken; Evde Ders çalışırken;
Okulda ders çalışırken; Öğrenme yönetim sistemi kullanırken en fazla ve en az yaptıklarını belirttikleri etkinlikler (TV, müzik, oyun vb.) nelerdir?
c. Ailesi ile birlikte yaşama durumuna göre Basılı materyal okurken; Oyun oynarken; Evde Ders çalışırken; Okulda ders çalışırken; Öğrenme yönetim sistemi kullanırken en fazla ve en az yaptıklarını belirttikleri etkinlikler (TV, müzik, oyun vb.) nelerdir?
3. Öğrencilerin demografik özelliklerine göre çoklu görev algıları farklılık göstermekte midir?
a. Öğrencilerin cinsiyetlerine göre çoklu görev algıları farklılık göstermekte midir?
Bağımsız Örneklemler T-Testi
Öğrencilerin çoklu görev algıları cinsiyetlere göre normal dağılım göstermektedir. Öğrencilerin çoklu görev algıları ailesi ile birlikte yaşama durumuna göre normal dağılım göstermektedir.
Ortalama puanları karşılaştırılacak örneklemler ilişkisizdir.
b. Öğrencilerin ailesi ile birlikte yaşama durumuna göre çoklu görev algıları farklılık göstermekte midir?
c. Öğrencilerin akademik başarılarına göre çoklu
görev algıları farklılık göstermekte midir? Tek Yönlü Varyans Analizi
Çoklu görev algı puanları en az aralık ölçeğindedir.
Akademik başarılarına göre çoklu görev algıları normal dağılım göstermektedir.
Ortalamaları karşılaştırılacak örneklemler bağımsızdır.
Akademik başarıya göre çoklu görev varyansları eşittir.
4. Öğrencilerin çoklu görev algıları ile özdüzenleyici öğrenmeleri arasında ilişki var mıdır?
Pearson Korelasyon Katsayısı
Değişkenler süreklidir.
Değişkenler birlikte normal dağılım göstermektedir.
40