Öz-Düzenlemeli Çevrimiçi Ö¤renme Ölçe¤ini Türkçe’ye
Uyarlama Çal›flmas›
Adaptation of the Self-Regulated Online Learning Questionnaire (SOL-Q)
Nuh Yavuzalp1 , Yunus Özdemir2
1Bolu Abant ‹zzet Baysal Üniversitesi, E¤itim Fakültesi, Bilgisayar ve Ö¤retim Teknolojileri E¤itimi Bölümü, Bolu 2Bolu Abant ‹zzet Baysal Üniversitesi, Uzaktan E¤itim Uygulama ve Araflt›rma Merkezi, Bolu
İD İD
Bu araflt›rman›n amac›, “Öz-Düzenlemeli Çevrimiçi Ö¤renme Ölçe¤inin (Self-Regulated Online Learning Questionnaire)” Türkçe’ye uyarlanmas› ve bu kapsamda ölçek sonuçlar›n›n geçerlik ve güvenirlik analizlerinin sunulmas›-d›r. Özgün formu ‹ngilizce olan ölçek, 5 faktör (üst bilifl becerileri, yard›m arama, zaman yönetimi, sebat, çevresel yap›lanma) ve 36 maddeden oluflmak-tad›r. Öncelikle Öz-Düzenlemeli Çevrimiçi Ö¤renme Ölçe¤inin (SOL-Q) her maddesi dil uzmanlar›n›n deste¤i ile Türkçe’ye çevrilmifltir. Bu süreçte ilk olarak do¤rudan tercüme sonra tersine çeviri çal›flmas› yap›lm›flt›r. Çeviri aflamas› dört dil uzman›ndan yard›m al›narak tamamlanm›flt›r. Türkçe dil efl-de¤erli¤i sa¤lanan ölçe¤in, yap› geçerli¤inin faktöriyel geçerlik ba¤lam›nda incelenmesi için kampüs tabanl› ortak zorunlu derslerden en az birini uzak-tan ö¤retim yoluyla alan 569 üniversite ö¤rencisinden al›nan veriler üzerin-de analizler yap›lm›flt›r. Aç›mlay›c› faktör analizi sonucunda orijinal ölçekte bulunan 5 faktörlü yap› ayn› flekilde oluflmufltur. Faktör yükü da¤›l›mlar›n›n .393 ile .906 aras›nda de¤iflti¤i, toplam öz de¤erin 22.34 ve aç›klanan toplam varyans›n %62.06 oldu¤u tespit edilmifltir. Ayr›ca farkl› bir çal›flma grubu (128 üniversite ö¤rencisi) ile yap›lan do¤rulay›c› faktör analizi sonucunda ka-bul edilebilir düzeyde uyum indeks [χ2
/df=4.21; RMSEA=.071; CFI=.99] de-¤erlerine ulafl›lm›flt›r. Yap›lan güvenirlik analizi sonucunda ise, ölçekteki alt boyutlar›n Cronbach alfa de¤erlerinin .70 ile .95 aras›nda de¤iflti¤i görül-müfltür. Elde edilen sonuçlar do¤rultusunda “Öz-Düzenlemeli Çevrimiçi Ö¤renme Ölçe¤inin” çevrimiçi ö¤renme sürecinde öz-düzenleme davran›fl-lar›n› ölçmek amac›yla kullan›labilece¤i düflünülmektedir.
Anahtar sözcükler:Çevrimiçi ö¤renme, öz-düzenlemeli ö¤renme, yükse-kö¤retim.
The aim of this study was to adapt the “Self-Regulated Online Learning Questionnaire” into Turkish, and to present the validity and reliability of the results of the scale. The original form of the scale, which is in English, consists of five factors (metacognitive skills, help seeking, time manage-ment, persistence and environmental structuring) and of 36 items. First of all, each item of the Self-Regulated Online Learning Questionnaire (SOL-Q) is translated into Turkish with the support of language experts. The processes, assisted by four language experts, involved a translation which is followed by a back-translation. To ascertain construct validity of the Turkish language equivalence scale, it was applied to 569 university stu-dents who were taking at least one of the campus-based common compul-sory courses via distance learning. As a result of exploratory factor analysis, it was observed that the scale comprised of five-dimensions as in original scale. According to the results, factor loadings were calculated between .393 and .906, the total eigenvalue of the scale was 22.34 and the total variance explained by the sample was corresponded to 62.06%. As a result of confir-matory factor analysis implemented with a different sample consisting of 128 university students, acceptable fit indices [χ2
/df=4.21; RMSEA=.071; CFI=.99] were obtained. As a result of reliability analyses, Cronbach’s alpha values are ranging between .70 and .95 for each sub-dimensions of the scale. According to the results, it is thought that the “Self-Regulated Online Learning Questionnaire” can be used to measure self-regulation behaviors in the online learning process.
Keywords:Higher education, online learning, self-regulated learning.
‹letiflim / Correspondence: Ö¤r. Gör. Yunus Özdemir Bolu Abant ‹zzet Baysal Üniversitesi, Uzaktan E¤itim Uygulama ve Arfl. Mrk.,
Yüksekö¤retim Dergisi / Journal of Higher Education (Turkey), 10(3), 269–278. © 2020 Deomed Gelifl tarihi / Received: Ocak / January 14, 2019; Kabul tarihi / Accepted: Nisan / April 29, 2020
Bu makalenin at›f künyesi / Please cite this article as: Yavuzalp, N., & Özdemir, Y. (2020). Öz-düzenlemeli çevrimiçi ö¤renme ölçe¤ini Türkçe’ye uyarlama çal›flmas›. Yüksekö¤retim Dergisi, 10(3), 269–278. doi:10.2399/yod.19.512415
Özet Abstract
G
G
ünümüzde e¤itimin amac› bilgiye ulaflabilen, ulaflt›-¤› bilgileri etkili kullanabilen ve kendi ö¤renmele-rinde aktif rol oynayan bireyler yetifltirmek fleklin-de aç›klanabilir. E¤itim ö¤retim sürecinfleklin-de geleneksel yüzyü-ze e¤itim ortamlar›, ö¤renen bireylerin h›zla de¤iflim göste-ren dünyaya uyum sa¤layabilmesi için yetersiz gelmekte ve bu nedenle sürekli e¤itim ihtiyac› do¤maktad›r. Bu ihtiyac›nkar-fl›lanmas› için geleneksel yüzyüze ö¤renme ortamlar›na alter-natif olarak çevrimiçi ö¤renme ortamlar› önerilmektedir (As-lan, 2006). Çevrimiçi ö¤renme ortamlar› hem ö¤renen birey-lere hem de e¤itimcibirey-lere zaman ve mekân ba¤›ms›zl›¤› sa¤la-maktad›r. Bu kapsamda, çevrimiçi ö¤renme ortamlar› toplu-mun ihtiyaç duydu¤u e¤itimlere ulaflmas›nda oldukça etkili olabilir (Bozkurt, 2015; Demirci, 2014; Sar›dafl ve Deniz,
2018). Çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda hedeflenen baflar›ya ulaflabilmek için, ö¤renen bireylerde bulunmas› gereken özel-likler vard›r. Bunlar, kendi kendine ö¤renebilme, kendini mo-tive edebilme, kendine hedef belirleyebilme ve bu hedef do¤-rultusunda ›srarc› olma vb. özelliklerdir (Berigel ve Çetin, 2019). Öz-düzenleme becerisine sahip bireylerin; ö¤renme süreçlerine hâkim olabilen, hedeflerini belirleyebilen, ö¤ren-me stratejilerini belirleyip duruma göre bunlar› düzenleyebi-len ve tüm süreç boyunca kendini motive edebidüzenleyebi-len bireyler ol-du¤u söylenebilir (Çiltafl, 2011; Hofer, Yu ve Pintrich, 1998; Risemberg ve Zimmerman, 1992).
Çevrimiçi ö¤renen bireylerde bulunmas› gereken özellikler ile öz-düzenleme becerilerine sahip bireylerin özellikleri de-¤erlendirildi¤inde birbirleri ile uyumlu oldu¤u görülmektedir. Bu kapsamda çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda ö¤renen birey-lerin öz-düzenleme beceribirey-lerinin yüksek olmas›n›n, bireybirey-lerin baflar›ya ulaflmas›nda etkili olabilece¤i düflünülmektedir. Bu ba¤lamda toplumun, zaman ve mekân ba¤›ms›z e¤itim ihtiyac›-n›n karfl›lanabilmesinde çevrimiçi ö¤renme ile öz-düzenlemeli ö¤renme de önemli bir araflt›rma alan›d›r. Söz konusu çevrimi-çi ö¤renme ortamlar›n›n etkili ve verimli bir flekilde kullan›la-bilmesi, bireylerin özelliklerinin do¤ru bir flekilde ortaya ko-nulmas› ile mümkün olacakt›r.
Çevrimiçi Ö¤renme
Çevrimiçi ö¤renme, internet teknolojileri arac›l›¤›yla ö¤re-nenlerin ders içeriklerine zaman ve mekândan ba¤›ms›z olarak, efl zamanl› veya efl zamans›z eriflerek iletiflim kurabildi¤i etkile-flimli bir ö¤renme ortam›d›r. Kim ve Bonk (2006), çevrimiçi ö¤renme ortamlar›n›, ö¤rencilerin ve e¤itmenlerin web orta-m›nda etkileflimli olarak bir araya geldikleri ve günümüzde ör-ne¤ine s›k rastlanan, her geçen gün kullan›m› giderek artan ö¤-renme-ö¤retme ortam› olarak aç›klamaktad›r. Dünya genelin-de ve ülkemizgenelin-de çevrimiçi ö¤renme ortamlar›n›n kullan›m›n›n çok h›zl› artmas›n›n en önemli nedenlerinden birisi Kitlesel Aç›k Çevrimiçi Dersler’dir (KAÇD-[MOOC]). Hew ve Che-ung (2014), birçok üniversite aras›nda çevrimiçi ö¤renme giri-flimleri en güncel ve en popüler olan›n KAÇD’ler oldu¤unu ifa-de etmektedir. Üniversiteler taraf›ndan uzaktan ö¤retimle veri-len derslerin yan› s›ra, baz› diploma ve sertifika programlar› da KAÇD’ler olarak toplumun e¤itim ihtiyac›n› karfl›lamak üzere sunulmaktad›r.
Çevrimiçi ortamlar; ö¤rencilere ve e¤itimcilere yüzyüze e¤itim ortamlar›ndan farkl› olarak ö¤renme ve ö¤retme etkin-liklerini zaman ve mekândan ba¤›ms›z olarak, daha çeflitli bilgi kaynaklar›, içerik ve dinamik ö¤renme arayüzleri gibi birçok olanak sa¤lar (Korkmaz ve Kaya, 2012). Yüzyüze ö¤renme or-tamlar›ndan oldukça farkl› olan çevrimiçi ortamlarda, yüzyüze e¤itimde kullan›lan strateji ve kuramlar› kullanmak uygun
de-¤ildir. Bu nedenle, çevrimiçi ö¤renme ortamlar›n›n etkili ola-bilmesi için bu ortamlara özgü kuramlar›n gelifltirilmesi gerek-mektedir (Horzum, 2007). Ancak birçok çevrimiçi ö¤renme or-tam›nda uygulanan kuramlar bu ortamlara özgü olmad›¤›ndan, yüzyüze e¤itimin çevrimiçi ortama aktar›lmas›ndan öteye gidi-lememifltir. Bu durumun çevrimiçi ö¤renme ortamlar›ndaki baflar›s›zl›¤›n veya bu ortamlar›n e¤itim s›ras›nda erken b›rak›l-malar›n››n temel nedeni oldu¤u düflünülmektedir (Diaz, 2002). Artan ö¤renci say›s› ve e¤itim ihtiyac›n›n karfl›lanmas›nda alternatif bir çözüm olarak görülen çevrimiçi ortamlarda, ö¤-renmenin etkili ve kal›c› olabilmesi için söz konusu ortamlar›n özelliklerine uygun kuram ve stratejilerin kullan›lmas› gerek-mektedir. Çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda ö¤renciler ve e¤i-timcilerin de¤iflen rollerine bak›ld›¤›nda, ö¤rencilerin kendi ö¤-renme süreçlerinden sorumlu ve ö¤ö¤-renme ortam›na aktif olarak kat›l›m gösteren bireyler oldu¤u vurgulanmaktad›r. E¤itimcile-rin ise ö¤retme sürecinde ö¤rencileri yönlendiren ve ö¤renme-lerini kolaylaflt›ran bir rehber oldu¤u belirtilmektedir (Kahra-man, 2013; fiaflan, 2002). Çevrimiçi ortamlardaki, de¤iflen e¤i-timci, ö¤renci rolleri ve öz-düzenleme becerilerinin tan›m› göz önünde bulunduruldu¤unda çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda ö¤rencilerin yapmas› beklenen rollerin aras›nda öz-düzenleme becerilerinin de oldu¤u söylenebilir. Bu nedenle çevrimiçi ö¤-renmede öz-düzenleme becerilerinin geliflmifl olmas› ö¤rencile-rin baflar›ya ulaflmas›nda önemlidir. Çevrimiçi ö¤renme ortam-lar›nda öz-düzenleme üzerine yap›lacak çal›flmalar›n çevrimiçi ö¤renme ortamlar›n›n daha verimli, ö¤renmenin etkili ve kal›c› olabilmesi için gerekli oldu¤u belirtilmektedir (Vardar, 2011).
Öz-Düzenleme
Öz-düzenleme kavram› ilk kez sosyal biliflsel kuram›n kuru-cular›ndan olan Albert Bandura taraf›ndan ortaya at›lm›flt›r. Bu ba¤lamda bireylerin ö¤renme süreçlerinde kullanabilecekleri stratejilerden biri de Bandura’n›n sosyal biliflsel kuram›nda an-lat›lan öz-düzenleme becerileridir. Öz-düzenleme, kiflinin ken-di ö¤renmelerinde do¤ru ö¤renme stratejilerini seçebilmesi, bu stratejileri kendi kendine de¤erlendirerek gerekti¤inde düzen-leyebilmesi ve kendini ö¤renme süreci boyunca motive edebil-mesi üzerine odaklanmaktad›r (Pintrich, 2000). Zimmerman (2000) ise öz-düzenlemenin; bireylerin kendi ö¤renmelerinden sorumlu olmas›, kendi ö¤renme süreçlerini kontrol edebilmesi, gerekti¤inde ö¤renme sürecinde düzenlemeler yapabilmesi ve ö¤renme hayat› boyunca kendini motive edebilmesi üzerine odakland›¤›n› ifade etmektedir. Bu nedenle günümüzde e¤itim ortamlar›nda hedeflenen baflar›ya ulaflmak için öz-düzenleme-nin önemli bir yere sahip oldu¤u söylenebilir.
Öz-düzenleme kavram› çeflitli kuramc›lar taraf›ndan farkl› flekillerde tan›mlanm›flt›r. Zimmerman (1989), öz-düzenleme-yi ö¤rencilerin kendi ö¤renme süreçlerine motivasyonel,
dav-ran›flsal ve biliflsel olarak aktif kat›l›m gösterme seviyesi olarak ifade etmifltir. Risemberg ve Zimmerman (1992) ise hedef be-lirleme ve bu hedefe ulaflmak için kendine özgü stratejiler ge-lifltirme ve bu stratejilerin ç›kt›lar›n› de¤erlendirme olarak ta-n›mlam›flt›r. Bir baflka tan›mda ise öz-düzenleme, ö¤rencilerin ö¤renme hedeflerini belirledikleri, bu hedefleri izledikleri ve düzenledikleri, kendi davran›fllar›n›, bilifllerini ve motivasyon-lar›n› kontrol alt›nda tuttuklar› aktif ve yap›c› bir süreç olarak ifade edilmektedir (Pintrich, 2000).
Bu tan›mlardan yola ç›karak, öz-düzenlemeli ö¤renme kav-ram› ise flöyle tan›mlanabilir: Ö¤renme sürecinde bireyin ken-disine hedef belirlemesi, belirledi¤i bu hedef do¤rultusunda kendisini baflar›ya ulaflt›rabilecek stratejiler seçmesi, bu strateji-leri hedefi do¤rultusunda kullanmas›, stratejistrateji-lerin hedefe ulafl-mada ne derece etkili oldu¤unu de¤erlendirmesi ve gerekti¤in-de düzenleme yapmas›d›r (Zimmerman, Bonner ve Kovach, 1996). K›saca öz-düzenleme becerisine sahip bireylerin, ö¤ren-me süreçlerinde ba¤›ml› ö¤renenden, ba¤›ms›z ö¤renen birey-lere dönüfltü¤ü söylenebilir (Ayd›n ve Demir, 2014).
Zimmerman (2002), öz-düzenlemeli ö¤renmenin özellikle-rini bireylerin kendi ö¤renmelerinde karfl›laflabilecekleri zor-luklar›n ve s›n›rl›l›klar›n fark›nda olup, kendilerine kiflisel he-defler koyarak, bu hehe-deflere uygun stratejileri kullanan ve ö¤-renme süreci boyunca kendilerini motive edebilen bireyler ola-rak tan›mlam›flt›r. Öz-düzenleme becerileri ö¤rencilerin elle-rindeki kaynaklar› etkili bir flekilde yönetebilmelerine olanak sa¤lamaktad›r (Anderton, 2006). Bu bireylerden bilgi ve beceri ö¤renmek için ö¤retmen, aile vb. unsurlara ihtiyaç duymaks›-z›n kendi ö¤renme sürecini kontrol alt›nda tutmas› ve giriflim-de bulunmas› beklenebilir (Zimmerman, 2002). Gaskill ve Wo-olfolk-Hoy (2002), öz-düzenlemeli ö¤renenlerin özelliklerini üst biliflsel, davran›flsal ve motivasyonel olarak üç bafll›k alt›nda aç›klam›flt›r. Öz-düzenlemeye üst biliflsel aç›dan bak›ld›¤›nda bu kifliler belirleme, planlama yapma, kendi ö¤renme sürecini izleme ve de¤erlendirme gibi özelliklere sahip bireylerdir. Dav-ran›flsal olarak bak›ld›¤›nda yard›m arama, kendi ö¤renme çev-resini düzenleme ve ö¤renmede kendi pekifltireçlerini gerçek-lefltirme gibi özelliklere sahiptirler. Motivasyonel olarak ise ö¤-renme sonuçlar›n›n sorumlulu¤unun fark›nda olan, kendine güvenen ve öz yeterli¤e sahip bireylerdir.
Öz-düzenlemeli ö¤renen bireylerin özelliklerinin yan› s›ra, alanyaz›nda öz-düzenlemeli ö¤renme becerileri ile iliflkili ola-bilecek çeflitli ö¤renme modelleri bulunmaktad›r. Bu modeller; Boekaerts’›n uyarlanabilir ö¤renme modeli (Boekaerts, 1996), Borkowski’nin süreç odakl› ö¤renme modeli (Borkowski, 1996), Pintrich’in öz-düzenlemeye dayal› ö¤renme modeli (Pintrich, 2000), Winne ve Hadwin’in dört aflamal› öz-düzen-lemeye dayal› ö¤renme modeli (Winne, 1996), Zimmerman’›n sosyal biliflsel öz-düzenleme modeli (Zimmerman, 1998) ve
Kanfer’in üç aflamal› öz-düzenleme modeli (Kanfer, 1970) ola-rak s›ralanabilir.
Yukar›da ifade edilen bu modeller, öz-düzenlemeli ö¤ren-me konusunda yap›lan birçok çal›flmadan önemli olanlar›d›r. Ancak ortaya konulan bu modellerin hiçbiri çevrimiçi ö¤renme ortamlar› göz önünde bulundurularak yap›lm›fl çal›flmalar de¤il-dir. Çevrimiçi ö¤renme ortamlar›n›n kendine özgü yap›s› gere-¤i, farkl› boyutlar›n da önemsenmesi gerekmektedir. Ö¤renci-lerin kendi ö¤renme süreçÖ¤renci-lerinde daha aktif rol oynad›¤› öz-dü-zenlemeli ö¤renmede, ö¤renmeye ayr›lan zaman›n kullan›m› ve yönetilmesi tamamen ö¤renciye ba¤l›d›r. Bu nedenle çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda yüzyüze ö¤renme ortamlar›ndan farkl› olarak öz-düzenleme becerilerinin zaman ve mekân de¤iflkenle-rine göre incelenerek ö¤rencilerin bu yeteneklerinin gelifltiril-mesi için gerekli çal›flmalar›n yap›lmas› önemlidir.
Yurt içindeki (Cab› ve Yal›n, 2017; Gömleksiz ve Demiralp, 2012; Hafllaman ve Aflkar, 2007; Üredi ve Üredi, 2005; Yüksel-türk ve Bulut, 2009) ve yurt d›fl›ndaki (Bradley, Browne ve Kel-ley, 2017; Cho ve Shen, 2013; Liaw ve Huang, 2013; Ramdass ve Zimmerman, 2011) araflt›rmalarda, öz-düzenleme ile iliflkili olabilecek çeflitli de¤iflkenler incelenmifltir. Bu araflt›rmalardan öz-düzenleme becerileri ile akademik baflar› (Bradley vd., 2017; Cab› ve Yal›n, 2017; Cho ve Shen, 2013; Hafllaman ve Aflkar, 2007; Yükseltürk ve Bulut, 2009), cinsiyet (Gömleksiz ve De-miralp, 2012; Yükseltürk ve Bulut, 2009), okul türü (Gömlek-siz ve Demiralp, 2012) ve ev ödevi yapma (Ramdass ve Zim-merman, 2011) aras›ndaki iliflkiyi inceleyen çal›flmalar bulun-maktad›r. Bu çal›flmalar›n sonuçlar›na göre, öz-düzenleme ile akademik baflar› ve ev ödevi yapma aras›nda pozitif bir iliflki ol-du¤u, öz-düzenleme ile cinsiyet aras›nda anlaml› fark olmad›¤›, öz-düzenleme ile okul türüne göre anlaml› fark oldu¤u bulun-mufltur. Ayr›ca Liaw ve Huang (2013) çevrimiçi ö¤renme or-tamlar›nda alg›lanan memnuniyet, kullan›fll›l›k ve etkileflimli ö¤renme ortamlar›n›n oluflturulmas›n›n öz-düzenleme beceri-lerini art›rd›¤› sonucuna ulaflm›fllard›r.
Çal›flmalar incelendi¤inde, bunlar›n genel olarak öz-düzen-leme becerilerinin akademik baflar›y› veya ö¤rencilerin davra-n›flsal veya biliflsel olarak farkl› de¤iflkenlerinden yola ç›karak öz-düzenleme becerilerini yordama gücünü belirlemeye yöne-lik oldu¤u görülmektedir. Yurt içindeki çal›flmalar incelendi-¤inde, çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda öz-düzenleme beceri-lerine yönelik çal›flmalar›n k›s›tl› say›da oldu¤u anlafl›lmaktad›r. Yurt d›fl›ndaki çal›flmalar›n bir k›sm›nda çevrimiçi ortamlarda öz-düzenleme becerilerini belirlemeye yönelik Barnard, Lan, To, Paton ve Lai (2009) taraf›ndan gelifltirilmifl olan çevrimiçi öz-düzenlemeli ö¤renme ölçe¤i kullan›lm›flt›r. Bu ölçek, ö¤-rencilerin öz-düzenleme profillerinin belirlenmesi ve akademik baflar› ile aras›ndaki iliflkiyi incelemek amac›yla gelifltirilmifltir. Ç›kan sonuçlar, öz-düzenleme becerileri ile akademik baflar›
aras›nda iliflki oldu¤unu göstermektedir. Bunun aksine, yurt içindeki çal›flmalarda çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda yüzyüze ö¤renme ortamlar› için gelifltirilmifl ölçeklerin kullan›ld›¤› gö-rülmektedir.
Yukar›da ifade edildi¤i üzere, çevrimiçi ö¤renme ortamlar› için öz-düzenleme becerilerinin incelenebilmesi ancak söz ko-nusu ortama özgü gelifltirilmifl ölçekler ile mümkün olabilecek-tir. Bu ba¤lamda alanyaz›nda sa¤lam kuramsal temellere daya-narak, çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda bireylerin öz-düzenle-me beceri düzeylerini belirleöz-düzenle-mek için gelifltirilmifl Öz-Düzen-lemeli Çevrimiçi Ö¤renme Ölçe¤i (Self-Regulated Online
Lear-ning Questionnaire, SOL-Q) bulunmaktad›r. Yurt içi
araflt›rma-larda öz-düzenleme ölçme amac›yla kullan›lan ölçekler ince-lendi¤inde, yüzyüze ö¤renme ortamlar› için gelifltirilmifl ölçek-lerin kullan›ld›¤› görülmektedir. Bu ölçekler; Ö¤renmede Mo-tive Edici Stratejiler Ölçe¤i (MSLQ; Pintrich, Smith, Garcia ve McKeachie 1991), Üst biliflsel Fark›ndal›k Envanteri (MAI; Schraw ve Dennison 1994), Ö¤renme Stratejileri Ölçe¤i (LS; Warr ve Downing 2000), Türkçe’ye uyarlanan Okul Öncesi Öz-Düzenleme Ölçe¤i (F›nd›k Tanr›buyurdu ve Güler Y›ld›z, 2014) ve Akademik Öz-Düzenleme Ölçe¤i (Kaplan, 2014) ol-mak üzere s›ralanabilir. Yap›lan çal›flmalarda kullan›lan ölçek-ler göz önünde bulunduruldu¤unda alanyaz›nda Türkçe çevri-miçi öz-düzenleme ölçe¤i say›s›n›n s›n›rl› oldu¤u görülmekte-dir. Bu araflt›rman›n amac›, Jansen, Leeuwen, Janssen, Kester ve Kalz (2017) taraf›ndan gelifltirilen SOL-Q’nin alanyaz›na kazand›r›lmas› için Türkçe’ye uyarlanmas›d›r. Bu amaç do¤rul-tusunda ölçe¤in dilsel efl de¤erlik, güvenirlik ve yap› geçerli¤i için faktöriyel geçerlik incelemeleri yap›lm›flt›r.
Ölçek
SOL-Q Jansen ve di¤erleri (2017) taraf›ndan gelifltirilmifl-tir. Ölçe¤in gelifltirilmesinde araflt›rmac›lar, yüzyüze ö¤renme ortamlar›nda kullan›lmak üzere gelifltirilmifl olan MSL-Q, MAI ve LS ölçekleri ve çevrimiçi ortamlar için gelifltirilmifl OSL-Q ölçeklerinin alt boyutlar›ndan ve maddelerinden yararlanm›fl-lard›r. Teorik olarak gelifltirilen SOL-Q’nin geçerlik ve güve-nirlik çal›flmas› için KAÇD platformu üzerinden çevrimiçi ders alan 92 farkl› milletten, toplam 162 gönüllü kat›l›mc›dan veri toplam›fllard›r. SOL-Q’nin gelifltirilme sürecinde yararlan›lan ölçekler göz önüne al›narak farkl› yap›sal modelleri s›nam›fllar-d›r. S›nanan üç yap›sal model, “Görev Stratejileriyle/Stratejisiz Teorik Model”, “Aç›mlay›c› Model” ve “Aç›mlay›c› Teorik Model” fleklindedir. Bu modellerden en iyi sonucu veren Aç›m-lay›c› Model olmufltur. Aç›mAç›m-lay›c› model için belirlenen 45 maddelik havuzdan yap›lan aç›mlay›c› faktör analizi sonucunda biniflik ve düflük faktör yükü veren maddeler ç›kar›ld›ktan son-ra 36 madde kalm›flt›r. Söz konusu SOL-Q, toplam 36
madde-den ve befl alt boyuttan (üstbiliflsel beceriler, çevresel yap›lan-ma, zaman yönetimi, yard›m arayap›lan-ma, sebat) oluflan 7’li biçimde ölçeklendirilmifl yap›da gelifltirilmifltir. Elde edilen 5 faktörlü yap› toplam varyans›n %46.58’ini aç›klamakta ve alt boyutlar›n güvenirlik de¤erleri α=.68 ile α=.91 aras›nda de¤iflmektedir.
Jansen ve di¤erleri (2017), SOL-Q’nin do¤rulay›c› faktör analizi için farkl› bir örneklemden çevrimiçi ders alan 12 farkl› milletten, toplam 159 gönüllü kat›l›mc›dan veri toplam›fllard›r. SOL-Q için yapt›klar› do¤rulay›c› faktör analizinde en iyi so-nuçlara ulaflt›klar› aç›mlay›c› modele iliflkin uyum indeks de¤er-lerini [χ2
=1066 (p=.000; df=584); NC=1.83; RMSEA=0.074; CFI=0.777 ve AIC=1230] olarak bulmufllard›r. Jansen ve di¤er-leri (2017), çal›flmalar›nda NC de¤erinin 2 ve 3 aral›¤›nda, RMSEA de¤erinin 8’in alt›nda ve CFI de¤erlerinin .95’in üze-rinde olmas›n›n kabul edilebilir seviye oldu¤unu belirtmifller-dir. Ancak ölçek gelifltirme aflamas›nda karfl›laflt›r›lan 3 yap›sal modelden hiçbirinin CFI de¤erinin 95’in üzerinde olmad›¤›n› ve CFI de¤erini en uygun modeli seçmek için kulland›klar›n› ifade ederek, CFI de¤eri en yüksek olan modelin seçildi¤ini be-lirtilmifllerdir. Ayr›ca ölçe¤in alt boyutlar›na ait güvenirlik so-nuçlar›n› ise üst biliflsel beceriler (α=.902), çevresel yap›lanma (α=.674), zaman yönetimi (α=.705), yard›m arama (α=.830), se-bat (α=.788) olarak bulmufllard›r.
Yöntem
Bu araflt›rma, nicel desende tasarlanm›fl olup, genel tarama modellerinden kesit alma yaklafl›m› ile gerçeklefltirilmifltir (Fra-enkel, Wallen ve Hyun, 2012). Kesit alma (cross-sectional) gelifli-min çeflitli evrelerini temsil etti¤i kabul edilen, birbirinden fark-l› gruplar üzerinde, anfark-l›k olarak yap›lan ve de¤iflimin bir sefer-de gözlemlendi¤i çal›flmalard›r (Fraenkel, Wallen ve Hyun, 2012).
Örneklem
Bu araflt›rmada, üniversitenin farkl› diploma programla-r›nda kay›tl› ö¤rencilerden, kampüs tabanl› ortak zorunlu derslere kay›tl› ö¤rencilerden veri toplanm›flt›r. Bolu Abant ‹zzet Baysal Üniversitesinde, 2016–2017 akademik y›l› bahar döneminde uzaktan ö¤retim verilen kampüs tabanl› ortak zo-runlu derslerden (Atatürk ‹lkeleri ve ‹nk›lap Tarihi, Yabanc› Dil, Türk Dili) en az birini alan 9015 ö¤renci bulunmaktad›r. Çevrimiçi anket olarak haz›rlanan SOL-Q’ni 1360 ö¤renci gönüllü olarak doldurmufltur. Ancak eksik ya da hatal› doldu-rulanlar ile yap›lan çeflitli istatistik analizler sonucunda belir-lenen toplam 791 ö¤rencinin, veri setinden ç›kar›lmas›na ka-rar verilmifltir. Böylece kalan 569 ö¤renci araflt›rman›n çal›fl-ma grubunu oluflturçal›fl-maktad›r. Çal›flçal›fl-ma grubuna ait çeflitli de-mografik bilgilerTablo 1’de verilmifltir.
Çal›flma grubunu oluflturan ö¤rencilerin, 192’si erkek, 377’si kad›nd›r. Ö¤rencilerin yafl da¤›l›mlar› incelendi¤inde, büyük bir ço¤unlu¤unun 19–21 yafl aral›¤›nda oldu¤u görül-mektedir. Kampüs-tabanl› ortak zorunlu derslerin genellikle 1. s›n›f dersi olmas› nedeniyle ö¤rencilerin s›n›f düzeyleri incelen-di¤inde örneklemin ço¤unlu¤unun 1. s›n›f (396) ö¤rencilerin-den olufltu¤u, 2. s›n›fta 124 kifli, 3. s›n›fta 28 kifli ve 4. s›n›fta 21 kifli oldu¤u görülmektedir. Ö¤rencilerin okul türü da¤›l›mlar› incelendi¤inde; toplam 569 fakülte ö¤rencisinin 11 fakl› fakül-tede, toplam 86 yüksekokul ö¤rencisinin 6 farkl› yüksekokulda ve toplam 131 meslek yüksekokulu ö¤rencisinin 7 farkl› meslek yüksekokulunda ö¤renim gördü¤ü anlafl›lmaktad›r.
Veri Toplama Süreci
Ölçe¤in Türkçe’ye Çevrilmesi
Bu araflt›rma kapsam›nda SOL-Q’nin Türkçe’ye uyarlama sürecinde Hambleton ve Patsula (1999) taraf›ndan önerilen 13 aflamadan oluflan ad›m seti takip edilmifltir. Buna göre, SOL-Q’nin ölçe¤inin uyarlanma süreci; çeviri, veri toplama ve geçer-lik güvenirgeçer-lik analizleri olmak üzere 3 ana bölüm alt›nda, 13 ad›mdan oluflmaktad›r.
SOL-Q’nin çeviri sürecinde; ölçe¤in Türkçe’ye çevrilmesi, tersine çevirme (back translation) yap›larak kontrol edilmesi ve uzman görüflü al›narak nihai formun elde edilmesi ifllemleri s›-rayla gerçeklefltirilmifltir. Ölçe¤in ileri çeviri aflamas›nda, oriji-nal dildeki ‹ngilizce form Türkçe’ye çevrilmifltir. Daha sonra ölçe¤in Türkçe formundan tersine çeviri yap›lmas› amac›yla ‹ngilizce alan uzmanlar› taraf›ndan Türkçe çevirileri karfl›l›kl› olarak de¤ifltirilerek ‹ngilizce çeviriler gerçeklefltirilmifltir. Ya-p›lan çevirilerde ‹ngilizce alan uzmanlar› (2), Türkçe dil uz-manlar› (2) ve BÖTE alan uzuz-manlar› (2) olmak üzere alt› ö¤re-tim eleman› görev alm›flt›r. Söz konusu ö¤reö¤re-tim elemanlar› ta-raf›ndan yap›lan çeviriler de¤erlendirerek ortak karara var›lm›fl ve nihai form elde edilmifltir.
Türkçe çeviri süreci tamamlanan ölçe¤in üniversitenin uzaktan e¤itim yönetim sistemi (ÖYS) üzerinden çevrimiçi an-ket olarak uygulanmas›na karar verilmifltir. Daha sonra ÖYS’ye çevrimiçi anket olarak yüklenen ölçek, sisteme giren tüm ö¤-rencilere aç›lm›flt›r. Uzaktan ö¤retim yoluyla kampüs tabanl› ortak zorunlu ders alan üniversitenin çeflitli fakülte, yüksekokul ve meslek yüksekokulunda ö¤renim gören ö¤rencilerin gönül-lü olarak doldurdu¤u ölçek, 2 hafta süreyle ÖYS’de aç›k tutul-mufltur. Veri toplama süreci 2 hafta devam eden ölçe¤i 1360 ö¤renci cevaplam›flt›r.
Verilerin Analizi
Çal›flmada verilerin analizine geçmeden önce varsay›msal ölçütleri karfl›lay›p karfl›lamad›¤›n› belirlemek amac›yla
nor-mallik da¤›l›mlar›, do¤rusall›k analizi, ayk›r› de¤erlerin ç›kar›l-mas› ve bofl verilerin belirlenmesi amaçlanm›flt›r (Tabachnick ve Fidell, 2007).
Bu amaçla toplanan veri setinde kay›p veri analizi yap›lm›fl ve ölçek maddelerinde 1. ile 36. madde aras›nda cevaplanmam›fl madde bulunan veri sat›rlar› kay›p veri olarak de¤erlendirilerek ç›kar›lm›flt›r. Veri setindeki uç de¤erler belirlenirken Mahala-nobis uzakl›klar› ve Z puanlar›na bak›lm›flt›r. Ölçekteki madde puanlar› Z puan›na dönüfltürülmüfltür. Tüm maddelerin Z pu-anlar›n›n -3 ve +3 aras›nda olup olmad›¤› incelenmifltir. Z pua-n› bu aral›¤›n d›fl›nda kalan veriler uç de¤er say›lm›flt›r (Çokluk, fiekercio¤lu ve Büyüköztürk, 2012). Veriler üzerinde incelen-mesi gereken di¤er bir varsay›m ise çarp›kl›k ve bas›kl›k de¤er-leridir. Çarp›kl›k ve bas›kl›k katsay›lar› incelenirken -2 ve +2 de-¤erleri aral›¤› baz al›nm›flt›r (Field, 2009).
Ayk›r› de¤erlerin veri setinden ç›kar›lmas›ndan sonra ör-neklem yeterlili¤inin belirlenmesi amaçlanm›flt›r. Kline (2005) örneklem büyüklü¤ünün kabul edilebilir olmas› için ölçme ara-c›nda yer alan madde say›s›n›n 10 kat› kadar kat›l›mc› olmas› gerekti¤ini önermektedir. Bu ba¤lamda madde say›s› (36) göz önünde bulunduruldu¤unda örneklem say›s›n›n yeterli oldu¤u düflünülmektedir. Ayr›ca örneklem büyüklü¤ünün yeterli¤i ve verilerin faktörleflebilme durumunu ifade eden testler Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ve Bartlett küresellik testleridir. KMO örneklem yeterlilik indeksinin %60’dan yüksek olmas› ve Bart-lett küresellik testinin anlaml› ç›kmas› (p<.05) verilerin faktör analizi için uygun oldu¤unu göstermektedir (Büyüköztürk, 2004). Veri seti için yap›lan KMO ve Bartlett küresellik testi sonuçlar› Tablo 2’de verilmifltir.
Tablo 1.Çal›flma grubuna ait demografik bilgiler.
Demografik veriler Frekans %
Cinsiyet Kad›n 377 66.25
Erkek 192 33.75
Yafl da¤›l›m› 19 yafl ve alt› 221 38.84
20 yafl 181 31.81 21 yafl 93 16.34 22 yafl 48 8.44 23 yafl 11 1.93 24 yafl 6 1.05 25 yafl ve üzeri 8 1.58 S›n›f düzeyi 1. s›n›f 396 69.60 2. s›n›f 124 21.79 3. s›n›f 28 4.92 4. s›n›f 21 3.69 Okul türü Fakülte 352 61.86 Yüksekokul 86 15.11 Meslek Yüksekokulu 131 23.02
Tablo 2’de görüldü¤ü üzere KMO de¤eri .966 olarak bu-lunmufltur. Bu da örneklem yeterlili¤inin oldukça iyi düzeyde oldu¤unu göstermektedir. Verilerin faktör analizi için uygunlu-¤unu gösteren Bartlett küresellik testi sonucu da (χ2
=13085.503,
p<.000) anlaml› bulunmufltur. Elde edilen sonuçlar
de¤erlendi-rildi¤inde örneklem büyüklü¤ünün yeterli oldu¤u anlafl›lmak-tad›r.
Aç›mlay›c› faktör analizi için kullan›lacak döndürme yönte-mini belirlemek amac›yla, korelasyon matrisleri incelenmifltir. Maddeler aras›ndaki korelasyon katsay›s›n›n .663 ile .154 aras›n-da de¤iflti¤i gözlemlenmifltir. Bu durumaras›n-da aç›mlay›c› faktör ana-lizinde e¤ik döndürme yöntemlerinden birinin tercih edilmesi tavsiye edilmektedir (Saraçl›, 2011). Bu amaçla aç›mlay›c› faktör analizi sürecinde toplanan veriler üzerinde e¤ik döndürme yön-temlerinden promax ile temel bileflenler analizi kullan›lm›flt›r.
Bulgular
Ölçe¤in Türkçe formunun nas›l bir faktör yap›s› gösterdi¤i-nin tespiti için aç›mlay›c› faktör analizi yap›lm›flt›r. Aç›mlay›c› faktör analizinde temel bileflenler analizi yöntemi ve e¤ik dön-dürme yöntemlerinden promax kullan›lm›flt›r. AFA sonucunda orijinal ölçekteki 5 faktörlü yap› ortaya ç›km›flt›r. Comrey ve Lee’ye (1992) göre faktör yük de¤erleri;
.71 → Mükemmel düzey, .63 → Çok iyi düzey, .55 → ‹yi düzey, .45 → Orta düzey,
.32 → Zay›f düzey aral›klar›na göre yorumlanmaktad›r. Bu çal›flmada, faktör yükleri yorumlan›rken en az .32 de¤eri baz al›nm›flt›r. Tablo 3’deki faktör yükleri incelendi¤inde 26. maddenin 2 farkl› faktörde yüke sahip oldu¤u görülmektedir. Bu maddedeki faktör yükleri aras›ndaki fark›n 0.10’dan küçük olmas› binifliklik olarak yorumlanabilir. Ancak maddenin oriji-nal formdaki faktör alt›nda daha yüksek yük vermifl olmas› ne-deniyle ve orijinal ölçek yap›s›n›n korunmas› amac›yla madde-nin ç›kar›lmas›na yönelik bir ifllem yap›lmam›flt›r. Böylece 26. madde orijinal ölçekte oldu¤u gibi faktör 2 alt›nda de¤erlendi-rilmifltir. Maddelerin her biri için elde edilen yük de¤erlerinin yeterli (>0.32) oldu¤u düflünülmektedir.
Tablo 3 incelendi¤inde, maddelerin befl faktöre da¤›ld›-¤›, faktör yükü da¤›l›mlar›n›n .393 ile .906 aras›nda de¤iflti¤i ve ortalama faktör yükü de¤erinin .728 oldu¤u görülmektedir. Maddelerin faktör da¤›l›mlar› incelendi¤inde, tüm maddelerin orijinal ölçek yap›s›na uygun flekilde boyutlara ayr›ld›¤› görül-müfltür. Ayr›ca faktörler taraf›ndan aç›klanan varyans oranlar›-na ve varyans öz de¤erlerine bak›ld›¤›nda, tüm faktörlerin öz de¤erlerinin 1’in üzerinde oldu¤u, toplam öz de¤erin 22.34 ve toplam aç›klanan varyans›n %62.06 oldu¤u tespit edilmifltir.
Tablo 2.KMO ve Barlett küresellik testi sonuçlar›.
Testler Sonuçlar
Kaiser-Meyer-Olkin örneklem yeterlili¤i testi .966 Bartlett küresellik testi Ki kare 13085.503
Sd 630
Sig. .000
Tablo 3.Faktör yükü de¤erleri.
Faktörler Maddeler F1 F2 F3 F4 F5 Madde 1 .688 Madde 2 .842 Madde 3 .854 Madde 4 .826 Madde 5 .867 Madde 6 .835 Madde 7 .792 Madde 8 .880 Madde 9 .726 Madde 10 .577 Madde 11 .641 Madde 12 .691 Madde 13 .685 Madde 14 .612 Madde 15 .734 Madde 16 .674 Madde 17 .670 Madde 18 .507 Madde 19 .789 Madde 20 .582 Madde 21 .823 Madde 22 .723 Madde 23 .872 Madde 24 .843 Madde 25 .765 Madde 26 .393 .367 Madde 27 .906 Madde 28 .749 Madde 29 .933 Madde 30 .512 Madde 31 .532 Madde 32 .829 Madde 33 .852 Madde 34 .408 Madde 35 .756 Madde 36 .834 Öz de¤er (Toplam) = 22.34 16.05 2.04 1.55 1.47 1.24 Aç›klanan toplam varyans (%) = 62.06 44.59 5.65 4.30 4.09 3.43
Faktör öz de¤erlerinin 1’den büyük olmas›, o bileflenin madde-ler taraf›ndan anlaml› bir örtük de¤iflken oluflturuldu¤unu gös-termektedir (Çokluk, fiekercio¤lu ve Büyüköztürk, 2012). Bu sonuca göre befl faktörlü yap›n›n orijinal ölçe¤e uygun oldu¤u yorumu yap›labilir.
Güvenirlik çal›flmas› için ölçe¤in iç tutarl›l›k katsay›s› (Cron-bach alfa) de¤erine bak›lm›flt›r. Güvenirlik sonuçlar› incelendi-¤inde alt boyutlar›n ve ölçe¤in tamam› (tüm ölçek) için elde edi-len güvenirlik de¤erlerinin .70’in üzerinde oldu¤u görülmekte-dir. Cronbach alfa katsay›s›n›n .70’in üzerinde olmas› güvenirlik düzeyinin yeterli oldu¤unu göstermektedir (Kline, 2005). Bu sonuçlara göre ölçe¤in alt boyutlar›na iliflkin güvenirlik de¤erle-rinin .701 ile .956 aras›nda de¤iflti¤i, tüm ölçe¤e ait güvenirlik de¤erinin ise .963 oldu¤u anlafl›lmaktad›r. Orijinal ölçe¤in gü-venirlik sonuçlar›n›n .68 ile .91 aras›nda de¤iflti¤i ifade edilmifl-tir (Jansen vd., 2017). Uyarlama çal›flmas›ndan elde edilen güve-nirlik sonuçlar›na göre, SOL-Q’nin yeterli düzeyde güvenirli¤e sahip oldu¤u söylenebilir.
SOL-Q’nin alt boyutlar› aras›ndaki korelasyona bakmadan önce verilerin normallik analizi yap›larak verilerin normal da¤›-l›ma uygun oldu¤u tespit edildi¤inden, parametrik korelasyon testi (Pearson) kullan›lmas›na karar verilmifltir.
Tablo 4 incelendi¤inde araflt›rmaya kat›lan üniversite ö¤-rencilerinin, öz-düzenleme becerileri ortalama de¤erleri aç›s›n-dan, en düflük zaman yönetimi (9=3.66) alt boyutunda ve en yüksek çevresel yap›lanma (9=4.46) alt boyutunda ortalama de-¤ere sahip oldu¤u görülmektedir.
Ölçe¤in alt boyutlar›n›n hepsinin birbiri ile ve tüm ölçek ortalamas› ile iliflkili oldu¤u, iliflkinin pozitif yönlü ve p<.01 dü-zeyinde anlaml› oldu¤u görülmüfltür. Ölçe¤in alt boyutlar› ile tüm ölçek ortalamas› aras›ndaki en yüksek iliflkinin F1: üst biliflsel stratejiler alt boyutunda (r=.96), en düflük iliflkinin ise F2: zaman yönetimi boyutunda (r=.55) oldu¤u görülmektedir. Alt boyutlar aras›ndaki en yüksek iliflkinin F1 ile F4 aras›nda (r=.69), en düflük iliflkinin ise F2 ile F3 aras›nda (r=.32) oldu¤u görülmektedir.
Do¤rulay›c› Faktör Analizi
Do¤rulay›c› faktör analizi yap›lmas› amac›yla araflt›rman›n yap›ld›¤› üniversitede bir sonraki (2017–2018 güz) akademik dönemde 128 üniversite ö¤rencisinden (44 erkek, 84 kad›n) oluflan farkl› bir örnekleme uygulanm›flt›r.
Do¤rulay›c› faktör analizi sonucunda, χ2
=2462.04, χ2
/df de-¤eri 4.21, RMSEA=.071, SRMR=.051, NFI=.98, NNFI=.98, CFI=.99, GFI=.82 ve AGFI=.79 olarak bulunmufltur. Bu uyum indeksleri incelendi¤inde NFI, NNFI ve CFI de¤erlerinin iyi uyum aral›¤›nda; χ2
/df, SRMR ve RMSEA de¤erlerinin kabul edilebilir uyum aral›¤›nda oldu¤u söylenebilir. χ2
de¤erinin uyumsuz ç›kmas› bu de¤erin, örneklem büyüklü¤ünden di¤er uyum indekslerine göre daha çok etkilenmesinden kaynaklana-bilir (Waltz, Strcikland ve Lenz, 2010). fiimflek (2007). Örnek-lem büyüklü¤ünden etkilenen χ2yerine χ2
/df de¤erine bak›lmas› önerilmektedir (fiimflek, 2007).
Tart›flma ve Sonuç
Bu araflt›rmada, Jansen ve di¤erleri (2017) taraf›ndan gelifl-tirilen SOL-Q’nin Türkçe uyarlama çal›flmas› ile geçerlik güve-nirlik analizleri yap›lm›flt›r. Uyarlama sürecinde ölçe¤in Türk-çe’ye çeviri çal›flmalar›, yabanc› dil ve konu alan uzmanlar› tara-f›ndan yap›lm›flt›r. Türkçe çeviri tekrar ‹ngilizce’ye tersine çev-rilerek orijinal ‹ngilizce form ile karfl›laflt›r›lm›flt›r. Çeviriler aras›ndan orijinal ölçe¤i en iyi flekilde ifade eden maddeler dil ve alan uzmanlar› (toplam alt› ö¤retim eleman›) taraf›ndan tar-t›fl›larak seçilmifltir.
Ölçe¤in boyutlar›n›n belirlenmesi için aç›mlay›c› faktör analizi yap›lm›flt›r. Sonuçta ölçek, orijinal ölçekte oldu¤u gibi befl faktörlü yap›da oluflmufltur. Befl faktörlü yap›da maddele-rin faktör yük de¤erlemaddele-rinin .393 ile .906 aras›nda de¤iflti¤i gö-rülmüfltür. Ayr›ca ölçe¤in toplam öz de¤erinin 22.34 oldu¤u ve toplam varyans›n %62.06’s›n› aç›klad›¤› anlafl›lmaktad›r. Elde edilen bu sonuçlar orijinal ölçe¤in faktör yap›s› ile ayn› ve istatistik de¤erler aç›s›ndan ise benzerdir (Jansen vd., 2017). Ölçe¤in iç tutarl›l›k katsay›s› (Cronbach alfa) de¤eri ise tüm ölçek için .963 olarak hesaplan›rken, alt boyutlar›n güve-nirlik katsay›lar›n›n (Cronbach alfa) .701 ile .956 aras›nda de-¤iflti¤i görülmüfltür. Elde edilen güvenirlik sonuçlar› de¤er-lendirildi¤inde ölçe¤in yüksek bir güvenirli¤e sahip oldu¤u söylenebilir. Ayn› zamanda ölçe¤i gelifltiren Jansen ve di¤er-lerinin (2017) elde ettikleri güvenirlik sonuçlar›ndan daha yüksek oldu¤u görülmektedir. Bu durum örneklem büyüklü-¤ü veya verilerin topland›¤› örneklemin kültürel farkl›l›¤› ile aç›klanabilir. Jansen ve di¤erleri (2017), verileri toplarken KAÇD’ler üzerinden veri toplam›flt›r. Bu nedenle verilerin topland›¤› örneklemin tamamen gönüllü olarak kursa kat›ld›-¤› ve yafl ortalamalar›n›n (38.2) yüksek oldu¤u görülmektedir. Uyarlama çal›flmas› için veri toplanan örneklem ise
üniversi-Tablo 4.SOL-Q’nin alt boyutlar›na iliflkin ortalama de¤erler.
Korelasyonlar Faktörler 9 SS F1 F2 F3 F4 F5 F1: Üst biliflsel beceriler 4.09 1.19 - .491* .670* .692* .661* F2: Zaman yönetimi 3.66 1.23 - .320* .343* .351* F3: Çevresel yap›lanma 4.46 1.24 - .642* .524* F4: Sebat 4.29 1.21 - .598* F5: Yard›m arama 4.06 1.25 -Tüm ölçek 4.13 1.03 .962* .551* .778* .804* .769* *p<0.01.
tede ortak zorunlu dersleri uzaktan e¤itim yoluyla alan ve yafl ortalamas› (20.2) daha düflük bireylerden oluflmaktad›r. Ayr›-ca örneklem büyüklü¤ü aç›s›ndan da yaklafl›k 4 kat fark bulun-maktad›r. Tüm bu etkenler uyarlama sürecindeki güvenirli¤in yüksek ç›kma nedenleri aras›nda gösterilebilir.
Orijinal ölçekte oluflan befl boyutlu yap›n›n, Türkçe for-munda da ayn› flekilde ortaya ç›kmas› ölçe¤in kuramsal temel-lerinin güçlü oldu¤u, kültüre uygun sözcük ve ifadelerin kul-lan›ld›¤› anlam›na gelebilir.
Farkl› bir çal›flma grubu ile yap›lan do¤rulay›c› faktör anali-zi sonuçlar›na göre elde edilen uyum indeks de¤erleri [χ2
=2462; χ2
/df=4.21; RMSEA=.071; CFI=.99] fleklinde olmufltur. Orijinal ölçe¤in uyum indeks de¤erleri ise [χ2
=1066; df=584; RMSE-A=.074; CFI=.777] Jansen ve di¤erleri (2017) taraf›ndan kabul edilebilir uyum aral›¤›nda oldu¤u ifade edilmifltir. Türkçe’ye uyarlamas› yap›lan ölçe¤in uyum indis de¤erlerinin daha iyi ol-du¤u söylenebilir. Bu uyumun sebebi örneklem özelliklerinden, çevrimiçi kursa kat›l›m›n zorunlu veya gönüllü olmas›ndan, ör-neklem grubunun yafl ortalamas›ndan ve kültürel/dilsel yap›la-r›n farkl› olmas›ndan kaynaklanabilir.
Sonuç olarak, befl boyutlu ve 36 maddeden oluflan SOL-Q’nin geçerlik ve güvenirli¤i ile ilgili kan›tlar› Türkçe formun-da sa¤lanm›flt›r. Ölçe¤i gelifltirme sürecinde alanyaz›nformun-da yayg›n olarak kullan›lan ölçeklerin (MSLQ, LS, MAI, OSL-Q) mad-deleri ve alt boyutlar› ile oluflturulan 3 yap›sal model içinden en uygun model seçilerek gelifltirilmifltir. Bu nedenle alt boyut olarak alanyaz›ndaki ölçeklerin alt boyutlar› ile ve madde ifade-leri ile benzer yap›da oldu¤u söylenebilir. Ancak bu alt boyut ve ifadeler çevrimiçi ö¤renme ortamlar›na göre de¤ifltirilerek ye-niden yaz›lm›flt›r. SOL-Q’ni di¤er ölçeklerden ay›ran en önemli farkl›l›k sadece çevrimiçi ortamlara yönelik gelifltirilmifl olmas›d›r. Alanyaz›nda kullan›lan ölçeklerin birço¤unun yüzyüze ö¤renme ortamlar› için gelifltirildi¤i ve bu ölçeklerin ço¤unun çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda da kullan›ld›¤› bilin-mektedir. Ancak SOL-Q’deki maddeler, çevrimiçi ö¤renme ortamlar›ndaki ö¤rencilere hitap etmektedir. Bu nedenle sade-ce çevrimiçi ö¤renme ortamlar›nda kullan›lmas› daha uygun-dur. Türkçe olarak kullan›labilecek bu ölçek özellikle gelifltir-me ve uyarlama süreci dikkate al›nd›¤›nda yüksekö¤retim ö¤-rencileri veya yetiflkin internet kullan›c›lar›n›n çevrimiçi ö¤ren-me ortamlar›ndaki öz-düzenleö¤ren-me becerilerini belirleö¤ren-meye yö-nelik kullan›labilir.
Ülkemizdeki birçok yüksekö¤retim kurumunda uzaktan ö¤-retim yoluyla çevrimiçi dersler, uzaktan sertifika ve diploma programlar› yürütülmektedir. Bu tür programlara kay›tl› ö¤ren-cilerin öz-düzenleme becerilerinin belirlenmesi ö¤rencilere da-ha iyi bir uzaktan ö¤retim imkân› sunabilmek için e¤itimcilere yol gösterecektir. Bu ba¤lamda, çevrimiçi ortamlar›n yüzyüze ö¤renme ortamlar›ndan farkl› özelliklere sahip oldu¤u göz önünde bulunduruldu¤unda, öz-düzenleme becerilerinin
belir-lenmesinde çevrimiçi ortamlar için gelifltirilmifl ve uyarlanm›fl ölçeklerin kullan›lmas› önerilmektedir.
Araflt›rmadan elde edilen sonuçlara göre Öz-Düzenlemeli Çevrimiçi Ö¤renme Ölçe¤inin 5 faktör ve 36 maddelik yap›s›-n›n geçerlik ve güvenirli¤inin sa¤land›¤› söylenebilir. Ölçe¤in Türkçe nihai formu Ek 1’de sunulmufltur.
Kaynaklar
Anderton, B. (2006). Using the online course to promote self-regulated learning strategies in pre-service teachers. Journal of Interactive Online Learning, 5(2), 156–177.
Aslan, Ö. (2006). Ö¤renmenin yeni yolu: E-ö¤renme. F›rat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(2), 121–131.
Ayd›n, S., & Demir, T. (2014). Öz-düzenlemeli ö¤renme. Ankara: Pegem Akademi.
Barnard, L., Lan, W. Y., To, Y. M., Paton, V. O., & Lai, S. L. (2009). Measuring self-regulation in online and blended learning environ-ments. The Internet and Higher Education, 12(1), 1–6.
Berigel, M., & Çetin, ‹ (2019). Aç›k ve uzaktan ö¤retimde ö¤reten ve ö¤renen rolleri. E. Tekinarslan, & M. D. Gürer (Ed.), Aç›k ve uzaktan ö¤renme (s. 125–144). Ankara: Pegem A Yay›nc›l›k.
Boekaerts, M. (1996). Self-regulated learning at the junction of cognition and motivation. European Psychologist, 1(2), 100–112.
Borkowski, J. G. (1996). Metacognition: Theory or chapter heading? Learning and Individual Differences, 8(4), 391–402.
Bozkurt, Ö. (2015). Kitlesel aç›k çevrimiçi dersler (massive open online courses - MOOCs) ve say›sal bilgi ça¤›nda yaflamboyu ö¤renme f›rsat›. Aç›kö¤retim Uygulamalar› ve Araflt›rmalar› Dergisi, 1(1), 56–81. Bradley, R. L., Browne, B. L., & Kelley, H. M. (2017). Examining the
influence of self-efficacy and self-regulation in online learning. College Student Journal, 51(4), 518–530.
Büyüköztürk, fi. (2004), Sosyal bilimler için veri analizi el kitab› (4. bask›). Ankara: Pegem A Yay›nc›l›k.
Cab›, E., & Yal›n, H. ‹. (2017). Öz düzenlemeye dayal› karma ö¤renmenin ö¤retmen adaylar›n›n akademik baflar›lar›na etkisi. Ahi Evran Üniver-sitesi K›rflehir E¤itim Fakültesi Dergisi, 18(2), 273–290.
Cho, M.-H., & Shen, D. (2013). Self-regulation in online learning. Distance Education, 34(3), 290–301.
Comrey, A. L., & Lee, H. B. (1992). A first course in factor analysis (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.
Çiltafl, A. (2011). E¤itimde öz-düzenleme ö¤retiminin önemi üzerine bir çal›flma. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(5), 1–11.
Çokluk, Ö., fiekercio¤lu, G., & Büyüköztürk, fi. (2012). Sosyal bilimler için çok de¤iflkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamalar›. Ankara: Pegem A Yay›nc›l›k.
Demirci, N. (2014). Kitlesel aç›k çevrimiçi dersleri (KAÇD) nedir? Ve ö¤renme için bizlere neler vaad ediyor? KAÇD’ler hakk›nda inceleme-de¤erlendirme makalesi. Necatibey E¤itim Fakültesi Elektronik Fen ve Matematik E¤itimi Dergisi, 8(1), 231–256.
Diaz, D. P. (2002). Online drop rate revisited. Extending the Pedagogy of Threaded-Topic Discussions, 2002(1).
F›nd›k Tanr›buyurdu, E., & Güler Y›ld›z, T. (2014). Okul Öncesi Öz Düzenleme Ölçe¤i (OÖDÖ): Türkiye uyarlama çal›flmas›. E¤itim ve Bilim, 39(176), 2317–328.
Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS (3rd ed.). London: Sage Publications.
Fraenkel, J. R., Wallen, N. E., & Hyun, H. H. (2012). How to design and evaluate research in education (8th ed.). New York, NY: McGraw-Hill. Gaskill, P. J., & Woolfolk-Hoy, A. (2002). Self-Efficacy and self-regulated
learning: The dynamic duo in school performance. Improving Academic Achievement (pp. 185–208). San Diego, CA: Academic Press.
Gömleksiz, M. N., & Demiralp, D. (2012). Ö¤retmen adaylar›n›n öz-düzenleyici ö¤renme becerilerine iliflkin görüfllerinin çeflitli de¤iflkenler aç›s›ndan de¤erlendirilmesi. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(3), 777–795.
Hambleton, R. K., & Patsula, L. (1999). Increasing the validity of adapted tests: Myths to be avoided and guidelines for improving test adaptation practices. Journal of Applied Testing Technology, 1(1), 1–30.
Hafllaman, T., & Aflkar, P. (2007). Programlama dersi ile ilgili özdüzenleyi-ci ö¤renme stratejileri ve baflar› aras›ndaki iliflkinin incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi E¤itim Fakültesi Dergisi, 32(32), 110–122. Hew, K. F., & Cheung, W. S. (2014). Students’ and instructors’ use of
mas-sive open online courses (MOOCs): Motivations and challenges. Educational Research Review, 12, 45–58.
Hofer, B. K., Yu, S. L., & Pintrich, P. R. (1998). Teaching college students to be self-regulated learners. In. D. H. Schunk & B. J. Zimmerman (Eds.), Self-regulated learning: From teaching to self-reflective practice (pp. 57–83). New York. NY: Guilford Press.
Horzum, M. B. (2007). Transaksiyonel Uzakl›k Alg›s› Ölçe¤inin gelifltiril-mesi ve karma ö¤renme ö¤rencilerinin transaksiyonel uzakl›k alg›lar›-n›n çeflitli de¤iflkenler aç›s›ndan incelenmesi. Kuram ve Uygulamada E¤itim Bilimleri, 11(3), 1571–1587.
Jansen, R. S., Van Leeuwen, A., Janssen, J., Kester, L., & Kalz, M. (2017). Validation of the self-regulated online learning questionnaire. Journal of Computing in Higher Education, 29(1), 6–27.
Kahraman, E. (2013). Türkçe ö¤retmenlerinin bilgisayar destekli e¤itime ve teknolojiye yönelik tutumlar› aras›ndaki iliflkinin incelenmesi. Yay›mlan-mam›fl doktora tezi, Ni¤de Üniversitesi E¤itim Bilimleri Enstitüsü, Ni¤de.
Kanfer, F. H. (1970). Self-regulation: Research, issues, and speculation. In C. Neuringer, & J. L. Michael (Eds.), Behavior modification in clinical psy-chology (pp. 178–220). New York, NY: Appleton-Century-Crofts. Kaplan, E. (2014). Beden e¤itimi ve spor ö¤retmenli¤i ö¤rencilerinde
öz-düzen-leme: Ölçek uyarlama çal›flmas›. Yay›nlanmam›fl yüksek lisans tezi, Akdeniz Üniversitesi Sa¤l›k Bilimleri Enstitüsü, Antalya.
Kim, K. J., & Bonk, C. J. (2006). The future of online teaching and learn-ing in higher education. Educause Quarterly, 29(4), 22–30.
Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling. New York, NY: Guilford Press.
Korkmaz, Ö., & Kaya, S. (2012). Adapting Online Self-Regulated Learning Scale into Turkish. Turkish Online Journal of Distance Education, 13(1), 52–67.
Liaw, S. S., & Huang, H. M. (2013). Perceived satisfaction, perceived use-fulness and interactive learning environments as predictors to self-reg-ulation in e-learning environments. Computers & Education, 60(1), 14– 24.
Pintrich, P. R. (2000). The role of goal orientation in self-regulated learn-ing. In M. Boekaerts, P. Pintrich, & M. Zeidner (Eds.), Handbook of self-regulation: Theory, research and applications (pp. 451–502). San Diego, CA: Academic Press.
Pintrich, P. R., Smith, D. A., Garcia, T., & McKeachie, W. J. (1991). A manual for the use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire. Ann Arbor, MI: The Regents of the University of Michigan. Ramdass, D., & Zimmerman, B. J. (2011). Developing self-regulation
skills: The important role of homework. Journal of Advanced Academics, 22(2), 194–218.
Risemberg, R., & Zimmerman, B. J. (1992). Self-regulated learning in gift-ed students. Roeper Review, 15(2), 98–101.
Saraçl›, S. (2011). Faktör analizinde yer alan döndürme metotlar›n›n karfl›laflt›rmal› incelenmesi üzerine bir uygulama. Düzce Üniversitesi Sa¤l›k Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 1(3), 22–26.
Sar›dafl, G., & Deniz, L. (2018). Çevrimiçi ö¤renme topluluklar›n›n ö¤ret-menlerin mesleki geliflimine etkisine yönelik ö¤retmen görüflleri. Ça¤dafl Yönetim Bilimleri Dergisi, 5(1), 11–41.
Schraw, G., & Dennison, R. S. (1994). Assessing metacognitive awareness. Contemporary Educational Psychology, 19(4), 460–475.
fiaflan, H. H. (2002). Yap›land›rmac› ö¤renme. Yaflad›kça E¤itim, 74(75), 49–52.
fiimflek, Ö. F. (2007). Yap›sal eflitlik modellemesine girifl – Temel ilkeler ve LIS-REL uygulamalar›. Ankara: Ekinoks Yay›nlar›.
Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics. Needham Heights, MA: Allyn & Bacon.
Üredi, I., & Üredi, L. (2005). ‹lkö¤retim 8. s›n›f ö¤rencilerinin öz-düzen-leme stratejileri ve motivasyonel inançlar›n›n matematik baflar›s›n› yor-dama gücü. Mersin Üniversitesi E¤itim Fakültesi Dergisi, 1(2), 250–260. Vardar, A. K. (2011). Öz-düzenleme stratejileri ö¤retiminin ö¤rencilerin
‹ngilizce baflar›lar›na, öz-düzenleme stratejileri kullan›m›na ve tutumlar›na etkisi. Yay›mlanmam›fl doktora tezi, Abant ‹zzet Baysal Üniversitesi E¤itim Bilimleri Enstitüsü, Bolu.
Waltz, C. F., Strickland, O. L., & Lenz, E. R. (2010). Measurement in nurs-ing and health research. New York, NY: Sprnurs-inger Publishnurs-ing Company. Warr, P., & Downing, J. (2000). Learning strategies, learning anxiety and
knowledge acquisition. British Journal of Psychology, 311–333. Winne, P. H. (1996). A metacognitive view of individual differences in
self-regulated learning. Learning and Individual Differences, 8(4), 327–353. Yükseltürk, E., & Bulut, S. (2009). Gender differences in self-regulated
online learning environment. Educational Technology & Society, 12(3), 12–22.
Zimmerman, B. J. (1989). A social cognitive view of self-regulated academ-ic learning. Journal of Educational Psychology, 81(3), 329–339.
Zimmerman, B. J. (1998). Developing self-fulfilling cycles of academic reg-ulation: An analysis of exemplary instructional models. In D. H. Schunk & B. J. Zimmerman (Eds.), Self-regulated learning: From teaching to self-reflective practice (pp. 1–20). New York, NY: The Guilford Press. Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive
per-spective. In M. Boekaerts, & P. R. Pintrich (Eds.), Handbook of self-reg-ulation (pp. 13–39). San Diego, CA: Academic Press.
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory into Practice, 41(2), 64–70.
Zimmerman, B. J., Bonner, S., & Kovach, R. (1996). Developing self-regulat-ed learners: Beyond achievement to self-efficacy. Washington, DC: American Psychological Association.
Bu makalenin kullan›m izni Creative Commons Attribution-NoCommercial-NoDerivs 3.0 Unported (CC BY-NC-ND3.0) lisans› arac›l›¤›yla bedelsiz sunulmak-tad›r. / This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported (CC BY-NC-ND3.0) License. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ or send a letter to Creative Commons, PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA.
Ek 1. Öz-Düzenlemeli Çevrimiçi Ö¤renme Ölçe¤i (SOL-Q) Türkçe Formu.
Benim için Benim
hiç do¤ru için çok
Üst biliflsel beceriler de¤il do¤ru
1. Çevrimiçi derslerde herhangi bir konuya bafllamadan önce neyi ö¤renmem
gerekti¤ini düflünürüm. 1 2 3 4 5 6 7
2. Çevrimiçi derslere bafllamadan önce kendime konuyla ilgili sorular sorar›m. 1 2 3 4 5 6 7 3. Kendime çevrimiçi ders ile ilgili k›sa vadeli (günlük veya haftal›k) ve uzun vadeli
(ayl›k veya ders süresince) hedefler koyar›m. 1 2 3 4 5 6 7
4. Çevrimiçi ders için çal›flma zaman›m› düzenleyecek/yönetecek hedefler koyar›m. 1 2 3 4 5 6 7 5. Çevrimiçi derse bafllamadan önce kendime ders ile ilgili belirli hedefler koyar›m. 1 2 3 4 5 6 7 6. Bir sorunu çözmek için alternatif yollar düflünürüm ve bu yollardan çevrimiçi
derse yönelik en iyi yolu seçerim. 1 2 3 4 5 6 7
7. Çevrimiçi derste önceki derslerde ifle yarayan stratejileri kullanmaya çal›fl›r›m. 1 2 3 4 5 6 7 8. Çevrimiçi derste kulland›¤›m her strateji için özel bir amaca sahibim. 1 2 3 4 5 6 7 9. Çevrimiçi ders için çal›fl›rken kulland›¤›m stratejilerin fark›nday›m. 1 2 3 4 5 6 7 10. Sanal ders arflivlerini izleme zorunlulu¤u olmamas›na ra¤men çevrimiçi ders
çal›flma saatlerimi günler aras›nda eflit da¤›tmaya çal›fl›r›m. 1 2 3 4 5 6 7 11. Çevrimiçi derste kavramlar aras›ndaki önemli iliflkileri anlamak için konular›
düzenli olarak tekrar ederim. 1 2 3 4 5 6 7
12. Çevrimiçi dersi anlay›p anlad›¤›m› kontrol etmek için kendimi düzenli olarak
ara verip düflünürken bulurum. 1 2 3 4 5 6 7
13. Çevrimiçi derste bir fleyler ö¤renirken ne kadar iyi yapt›¤›m hakk›nda kendime
sorular sorar›m. 1 2 3 4 5 6 7
14. Çevrimiçi ders üzerinde çal›flmay› bitirdikten sonra ö¤rendiklerim hakk›nda
düflünürüm. 1 2 3 4 5 6 7
15. Çevrimiçi ders bittikten sonra hedeflerime ne kadar ulaflt›¤›ma dair kendime
sorular sorar›m. 1 2 3 4 5 6 7
16. Çevrimiçi derslerde ö¤renirken ilerleme kaydedemedi¤imde stratejilerimi
de¤ifltiririm. 1 2 3 4 5 6 7
17. Çevrimiçi derslerde kendimi kulland›¤›m stratejilerin ifle yarar olup olmad›¤›n›
analiz ederken bulurum. 1 2 3 4 5 6 7
18. Çevrimiçi derslerde ö¤renmeyi tamamlad›ktan sonra o konuyu ö¤renmenin
baflka yollar› olup olmad›¤›n› kendime sorar›m. 1 2 3 4 5 6 7
Zaman yönetimi
19. Çevrimiçi ders için bir çal›flma program›na uymay› zor bulurum. 1 2 3 4 5 6 7 20. Çevrimiçi dersin haftal›k okumalar›n› ve ödevlerini takip etti¤imden emin olurum. 1 2 3 4 5 6 7 21. Genellikle di¤er etkinlikler nedeniyle çevrimiçi derse fazla zaman ay›ram›yorum. 1 2 3 4 5 6 7
Çevresel yap›lanma
22. Çevrimiçi derste dikkat da¤›t›c› unsurlar›n önüne geçmek için çal›flabilece¤im
uygun bir yer seçerim. 1 2 3 4 5 6 7
23. Çevrimiçi derse çal›flmak için rahat bir yer bulurum. 1 2 3 4 5 6 7 24. Çevrimiçi derse en verimli flekilde nerede çal›flaca¤›m› bilirim. 1 2 3 4 5 6 7 25. Çevrimiçi ders için ayarlad›¤›m belirli bir yerim var. 1 2 3 4 5 6 7 26. E¤iticinin çevrimiçi ders s›ras›nda ne ö¤renmemi bekledi¤inin fark›nday›m. 1 2 3 4 5 6 7
Sebat
27. Çevrimiçi derste s›k›ld›¤›m› hissetti¤imde, kendimi dikkatimi toplamak için zorlar›m. 1 2 3 4 5 6 7 28. Çevrimiçi ders için bir ö¤renme oturumu boyunca dikkatim da¤›lmaya bafllay›nca,
derse yönelik olan ilgimi toplamak için özel bir çaba gösteririm. 1 2 3 4 5 6 7 29. Çevrimiçi derste ilgimi kaybetmeye bafllad›¤›mda, kendimi ilgimi toplamak
için daha fazla zorlar›m. 1 2 3 4 5 6 7
30. Yapmam gereken fleylerden hofllanmasam da bu çevrimiçi derste baflar›l› olmak
için çok çal›fl›r›m. 1 2 3 4 5 6 7
31. Çevrimiçi ders materyalleri donuk ve ilgi çekmeyen tarzda olsa bile bitirene
kadar çal›flmaya devam ederim. 1 2 3 4 5 6 7
Yard›m arama
32. Çevrimiçi derste bir fleyi tam olarak anlamad›¤›mda, derse kat›lan
arkadafllar›ma onlar›n konuyla ilgili düflüncelerini sorar›m. 1 2 3 4 5 6 7 33. Çevrimiçi derste yaflad›¤›m sorunlar› arkadafllar›mla paylaflarak problemi
nas›l çözece¤imize dair bir yol buluruz. 1 2 3 4 5 6 7
34. Çevrimiçi dersin ö¤retmeninden yard›m almakta ›srar ederim. 1 2 3 4 5 6 7 35. Çevrimiçi dersteki materyallerden emin olmad›¤›mda, baflka kiflilerle kontrol ederim. 1 2 3 4 5 6 7 36. Çevrimiçi derste baflar›m›n nas›l oldu¤umu ö¤renmek için s›n›f arkadafllar›mla
iletiflim kurar›m. 1 2 3 4 5 6 7
