journal search - Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
Transkript
journal search - Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
14.09.2015 Journal Search IP & Science Thomson Reuters HOME PRODUCTS & SERVICES SUPPORT & TRAINING CONTACT US IP & Science Master Journal List Journal Search JOURNAL SEARCH Search Terms: 13001337 Total journals found: 1 T HE F O LLO WING T IT LE( S) MAT CHED YO UR REQ UEST : Journals 11 (of 1) EGITIM VE BILIMEDUCATION AND SCIENCE Quarterly ISSN: 13001337 TURKISH EDUCATION ASSOC, KIZILIRMAK CADDESI NO 8, KOCATEPE, TURKEY, ANKARA, 00000 Coverage Social Sciences Citation Index Journals 11 (of 1) TH IS D A Y IN SC IEN C E — SEPTEM B ER 1 4 In 1959, The Soviet probe Luna 2 crashes onto the Moon, becoming the first manmade object to reach it. data:text/html;charset=utf8,%3Cdiv%20id%3D%22header%22%20style%3D%22margin%3A%200px%3B%20padding%3A%2012px%200px%200px%3B… 1/1 14.09.2015 Yayın Kurulu Yayın Kurulu EDİTÖRLER Ziya Selçuk, Prof. Dr., TEDMEM, Türkiye Şener Büyüköztürk, Prof. Dr., Hasan Kalyoncu Üniversitesi, Türkiye Mehmet Palancı, Yrd. Doç. Dr., Karadeniz Teknik Üniversitesi, Türkiye ALAN EDİTÖRLERİ Agnaldo Arroio, Prof. Dr., University of São Paulo, Brezilya Ali Rıza Akdeniz, Prof. Dr., Karadeniz Teknik Üniversitesi, Türkiye Berrin Akman, Prof. Dr., Hacettepe Üniversitesi, Türkiye Fahriye Altınay Aksal, Doç. Dr., Yakın Doğu Üniversitesi, Kıbrıs Semih Aktekin, Doç. Dr., MEB Yükseköğretim ve Yurtdışı Eğitim Genel Müdürlüğü, Türkiye Ahmet Aypay, Prof. Dr., Osmangazi Üniversitesi, Türkiye Hakan Yavuz Atar, Doç. Dr., Gazi Üniversitesi, Türkiye Cem Babadoğan, Yrd. Doç. Dr., Ankara Üniversitesi, Türkiye Ramazan Baştürk, Prof. Dr., Pamukkale Üniversitesi, Türkiye Mehmet Bekdemir, Doç. Dr., Erzincan Üniversitesi, Türkiye Adnan Boyacı, Doç. Dr., Anadolu Üniversitesi, Türkiye Mehmet Buldu, Doç. Dr., UNICEF, Türkiye Eren Ceylan, Yrd. Doç. Dr., Ankara Üniversitesi, Türkiye Maiga Chang, Doç. Dr., Athabasca University, Kanada Jale Çakıroğlu, Prof. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Türkiye Muammer Çalık, Prof. Dr., Karadeniz Teknik Üniversitesi, Türkiye Salih Çepni, Prof. Dr., Uludağ Üniversitesi, Türkiye Bayram Çetin, Doç. Dr., Gaziantep Üniversitesi, Türkiye data:text/html;charset=utf8,%3Ch2%20style%3D%22margin%3A%200px%3B%20padding%3A%204px%2015px%206px%3B%20fontfamily%3A%20'Op… 1/4 14.09.2015 Yayın Kurulu Bülent Çetinkaya, Doç. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Türkiye M. Engin Deniz, Prof. Dr., Yıldız Teknik Üniversitesi, Türkiye İbrahim Halil Diken, Prof. Dr., Anadolu Üniversitesi, Türkiye Mehmet Ali Dikerdem, Dr., Middlesex University, İngiltere Ahmet Doğanay, Doç. Dr., Çukurova Üniversitesi, Türkiye Ali Ahmet Doğan, Prof. Dr., Kırıkkale Üniversitesi, Türkiye Hakan Dündar, Doç. Dr., Manas Üniveristesi, Kırgızistan Gonca Ekşi, Doç. Dr., Gazi Üniversitesi, Türkiye Tolga Erdoğan, Doç. Dr., Karadeniz Teknik Üniversitesi, Türkiye Mustafa Ergün, Yrd. Doç. Dr., Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Türkiye Ali Eryılmaz, Doç. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Türkiye Zehra Altınay Gazi, Doç. Dr., Yakın Doğu Üniversitesi, Kıbrıs Selahattin Gelbal, Prof. Dr., Hacettepe Üniversitesi, Türkiye Paul Gibbs, Prof. Dr., Middlesex University, İngiltere David Guralnick, Prof. Dr., Columbia University, ABD Murat Günel, Prof. Dr., TED Üniversitesi, Türkiye Bülent Güven, Prof. Dr., Karadeniz Teknik Üniversitesi, Türkiye Erdal Hamarta, Doç. Dr., Necmettin Erbakan Üniversitesi, Türkiye Michael Hammond, Doç. Dr., University of Warwick, İngiltere Penelope Harnett, Prof. Dr., University of the West of England, İngiltere Philip Harris, Prof. Dr., Indiana University, ABD Tahsin İlhan, Doç. Dr., Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Türkiye Serhat İrez, Doç. Dr., Marmara Üniversitesi, Türkiye Mehmet Kandemir, Doç. Dr., Kırıkkale Üniversitesi, Türkiye Necdet Karasu, Doç. Dr., Gazi Üniversitesi, Türkiye Selahattin Kaymakcı, Doç. Dr., Karadeniz Teknik Üniversitesi, Türkiye data:text/html;charset=utf8,%3Ch2%20style%3D%22margin%3A%200px%3B%20padding%3A%204px%2015px%206px%3B%20fontfamily%3A%20'Op… 2/4 14.09.2015 Yayın Kurulu Kinshuk, Prof. Dr., Athabasca University, Kanada Settar Koçak, Prof. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Türkiye Ian Menter, Prof. Dr., University of Oxford, İngiltere Azita Manouchehri, Prof. Dr., The Ohio State University, ABD Nilgün Emine Metin, Prof. Dr., Hacettepe Üniversitesi, Türkiye Mauro Mocerino, Doç. Dr., Curtin University, Avustralya Sinan Olkun, Prof. Dr., TED Üniversitesi, Türkiye Selahiddin Öğülmüş, Prof. Dr., Ankara Üniversitesi, Türkiye İsmail Önder, Doç. Dr., Sakarya Üniversitesi, Türkiye Yaşar Özbay, Prof. Dr., Hasan Kalyoncu Üniversitesi, Türkiye Servet Özdemir, Prof. Dr., Uluslararası Kıbrıs Üniversitesi, Kıbrıs Arif Özer, Doç. Dr., Hacettepe Üniversitesi, Türkiye Özlem Özkanlı, Doç. Dr., Ankara Üniversitesi, Türkiye Haluk Özmen, Doç. Dr., Karadeniz Teknik Üniversitesi, Türkiye Ian Phillips, Prof. Dr., Edge Hill University, İngiltere Katarzyna Potyrala, Prof. Dr., Pedagogy University of Crocow, Polonya Uğur Sak, Prof. Dr., Anadolu Üniversitesi, Türkiye Hakan Sarı, Doç. Dr., Necmettin Erbakan Üniversitesi, Türkiye Perihan Savaş, Yrd. Doç. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Türkiye Fatma Nevra Seggie, Doç. Dr., Boğaziçi Üniversitesi, Türkiye Dean Smart, Prof. Dr., University of West of England, İngiltere Mustafa Sözbilir, Prof. Dr., Atatürk Üniversitesi, Türkiye Ali Şimşek, Prof. Dr., Anadolu Üniversitesi, Türkiye Mehmet Taşpınar, Prof. Dr., Gazi Üniversitesi, Türkiye Timothy Teo, Prof. Dr., University of Macau, Çin Yasemin Koçak Usluel, Prof. Dr., Hacettepe Üniversitesi, Türkiye data:text/html;charset=utf8,%3Ch2%20style%3D%22margin%3A%200px%3B%20padding%3A%204px%2015px%206px%3B%20fontfamily%3A%20'Op… 3/4 14.09.2015 Yayın Kurulu Esen Uzuntiryaki, Doç. Dr., Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Türkiye Mustafa Yavuz, Doç. Dr., Necmettin Erbakan Üniversitesi, Türkiye İbrahim Yıldırım, Prof. Dr., Hacettepe Üniversitesi, Türkiye Selda Çet Yıldırım, Yrd. Doç. Dr., Abant İzzet Baysal Üniversitesi, Türkiye Işıl Kabakçı Yurdakul, Doç. Dr., Anadolu Üniversitesi, Türkiye data:text/html;charset=utf8,%3Ch2%20style%3D%22margin%3A%200px%3B%20padding%3A%204px%2015px%206px%3B%20fontfamily%3A%20'Op… 4/4 14.09.2015 Cilt 39, Sayı 175 (2014) Cilt 39, Sayı 175 (2014) EDİTÖRDEN Editörden | PDF | | PDF (ENGLISH) | Prof. Dr. Ziya Selçuk, Yrd. Doç. Dr. Mehmet Palancı MAKALELER SENG Üstün Yetenekliler Aile Eğitimi Modelinin Üstün Yetenekli Çocuklar | PDF | | PDF (ENGLISH) | ve Ailelerine Etkileri Adile Gülşah Saranlı, Emine Nilgün Metin Farklı Bilişsel Tempoya Sahip Anaokulu Çocuklarının İlkokula Hazır | PDF | | PDF (ENGLISH) | Bulunuşluklarının İncelenmesi Sezai Koçyiğit, Gökhan Kayılı Marksist Siyaset ile Durkheimci Pedagoji Arasında Bir Türk Aydını: | PDF | | PDF (ENGLISH) | Sadrettin Celâl Antel ve Tarih Öğretimi Bahri Ata PISA 2009 Sonuçlarına Göre Öğrenci Başarısını Etkileyen Faktörlerin | PDF | | PDF (ENGLISH) | Kanonik Ortak Etki Analizi ile İncelenmesi Burhanettin Özdemir, Selahattin Gelbal Çember Özelliklerini Öğretmeyi Amaçlayan Teknoloji ve Sorgulama | PDF | | PDF (ENGLISH) | Tabanlı bir Sınıfta Oluşan Sosyomatematiksel Normların İncelenmesi Didem Akyüz Dünya'da ve Türkiye'de Hizmetiçi Eğitimler: Kurumsal ve Akademik | PDF | | PDF (ENGLISH) | Hafıza(Kayıpları)mız Murat Günel, Kutlu Tanrıverdi Beden Eğitimi Derslerinde Türk Öğrencilerinin Algılanan Motivasyonel | PDF | | PDF (ENGLISH) | İklim ve Israr/Eforları Hakkında Görüşleri Bülent Ağbuğa Fen Öğretmen Eğitiminde Fen Defterleri Kullanımına İlişkin Uluslararası | PDF | | PDF (ENGLISH) | Karşılaştırmalı Bir Durum Çalışması İlke Çalışkan Türkiye'de Ne Eğitimde Ne İstihdamda Ne de Yetiştirmede (NEİY) Yer | PDF | | PDF (ENGLISH) | Alan Gençler Yalın Kılıç Türkiye’deki Öğretmen Adaylarının BİT Kullanımına Yönelik Davranışsal | PDF | | PDF (ENGLISH) | Niyetlerinin Belirlenmesinde Branşlarının Rolü Ömer Faruk Ursavaş, Sami Şahin, David Mcilroy Fizik Öğretiminde Kavram Yanılgılarının Giderilmesine İlişkin Laboratuvar | PDF | | PDF (ENGLISH) | Yöntemi ile Bilgisayar Simülasyonlarının Etkilerinin Karşılaştırılması Demet Yolaş Kolçak, Selma Moğol, Yasin Ünsal Türkiye'de Yükseköğretimin Fiyatı ve Getiri Oranı: Hukuk Fakültesi Örneği | PDF | | PDF (ENGLISH) | Filiz Gölpek Ergenlerde Kendine Zarar Verme Davranışının Risk Alma Davranışı ve | PDF | | PDF (ENGLISH) | Benlik Saygısı Açısından İncelenmesi Vesile Oktan Türkiye'de Yabancı Dil Öğretim Yöntemlerinin Tarihî Gelişimi (1891 | PDF | | PDF (ENGLISH) | 1928) data:text/html;charset=utf8,%3Ch2%20style%3D%22margin%3A%200px%3B%20padding%3A%204px%2015px%206px%3B%20fontfamily%3A%20'Op… 1/2 14.09.2015 Cilt 39, Sayı 175 (2014) Mehmet Demiryürek Fizik Problemleri Çözmede Düşünce Deneyleri: Fizik Öğretmen Adayları | PDF | | PDF (ENGLISH) | Üzerine Bir İnceleme Senem Bademci, Musa Sarı Gerçeklik Terapisinin Türk Kültürüne Uygulanabilirliği: Kültür Açısından | PDF | | PDF (ENGLISH) | Eleştirel Bakış Abdulvahap Yorgun, Nilüfer VoltanAcar Altıncı Sınıf Öğrencilerinin Yazma Eğilimlerinin İncelenmesi | PDF | | PDF (ENGLISH) | Duygu Uçgun Öğretmen Adaylarının Fen Öğrenimi ile ilgili Beklentilerini Belirleme | PDF | | PDF (ENGLISH) | Ayse Yalçın Çelik, Oktay Bektaş, Nilgün Demirci Celep, Zübeyde Demet Kırbulut, Ayla Çetin Dindar, Ömer Geban Öğretmenlere Yönelik Öğrenci Zorbalığı ve Öğretmen Özyeterlik İnancı | PDF | | PDF (ENGLISH) | Rüçhan Özkılıç Başarı Yönelimleri ile Kararlılık Arasındaki İlişkiler | PDF | | PDF (ENGLISH) | Ahmet Akın, Serhat Arslan Öğrencilerin Yaratıcı Düşünme Gelişimlerinin İncelenmesi | PDF | | PDF (ENGLISH) | Kani Ülger İntramuskuler Enjeksiyon Yapma İstasyonu Verileriyle Genellenebilirlik | PDF | | PDF (ENGLISH) | Kuramında Dengelenmiş ve Dengelenmemiş Desenlerin Karşılaştırılması Funda Nalbantoğlu Yılmaz, Ezel Tavşancıl Mimarlık Eğitiminde Yaparak Öğrenme: Kentsel Tasarımdan Mimari | PDF | | PDF (ENGLISH) | Tasarıma Yenikapıİnebey Örneği Yasemin Erkan Yazıcı, Evrim Töre Barış Eğitimi ProgramınınYedinci Sınıf Öğrencilerinin Çatışma Çözme ve | PDF | | PDF (ENGLISH) | İletişim Becerilerine Etkisi Esmaeil SadriDamirchi, Filiz Bilge Sınıf Öğretmenliği Öğretmen Adaylarının Teknolojik Pedagojik İçerik | PDF | | PDF (ENGLISH) | Bilgisi Yeterliklerinin Cinsiyet ve BİT Kullanım Aşamaları Bağlamında İncelenmesi Ahmet Naci Çoklar data:text/html;charset=utf8,%3Ch2%20style%3D%22margin%3A%200px%3B%20padding%3A%204px%2015px%206px%3B%20fontfamily%3A%20'Op… 2/2 Education and Science Vol 39 (2014) No 175 136-153 The Role of Discipline in Determining Turkish Pre-Service Teachers' Behavioral Intentions to Use ICT Ömer Faruk Ursavaş 1, Sami Şahin 2, David McIlroy 3 Abstract Keywords The purpose of this study is to determine the technology acceptance of a sample of final-year pre-service teachers of different disciplines in Turkey. Research sample is composed of 973 (583 females, 390 males) pre-service teachers. They complete a survey questionnaire measuring their responses to four constructs of Technology Acceptance Model (TAM). Structural equation modelling (SEM) was used as the main technique for data analysis. One of the main findings showed that the most important determinant of behavioural intention is perceived usefulness, this is followed by attitude towards computer use, and perceived ease of use. Another preliminary finding is that the participants somewhat agree with usefulness and easiness of ICTs and have positive attitude toward use of it in education In conclusion, the study has shown that the idea that perceived usefulness is a key variable in determining intention to use technology in education. Technology acceptance TAM Pre-service teachers Structural Equation Modelling Turkey Article Info Received: 05.10.2014 Accepted: 10.01.2014 Online Published: 11.10.2014 DOI: 10.15390/EB.2014.3357 Introduction The inclusion of technology in teaching is addressed as a key idea in the education reforms implemented in many countries (Demetriadisa, Barbasb, Molohidesb, Palaigeorgioua, Psillosb, Vlahavasa, Tsoukalasa and Pombortsisa, 2003; Lim and Hang, 2003; van Braak, 2001). At the present time, investments in Information and Communications Technology (ICT) increasingly continue, and new technological tools including computers, tables, projectors, and smart boards are added to in classrooms as essential educational tools. Alev and Yiğit (2009) state that the use of ICT in education requires individuals to accept it, understand it, adopt it, and exert an effort to use it. It is highlighted that the knowledge and skills of teachers concerning ICT are crucial for the adaptation of students to the learning process (Cüre and Özdener, 2008; Rosen and Weil, 1995; Seferoğlu, Akbıyık and Bulut, 2008; Usluel, Mumcu and Demirarslan, 2007). On the other hand, teachers need to have the required belief and motivation for using ICT in their classes besides the knowledge and skills for full implementation (Göktas, Gedik and Baydaş, 2013). According to Pajares (1992), the beliefs of teachers are influential both on their own learning and on their course activities. Thus, the beliefs of teachers concerning the learning of students has an impact on constructing lessons, shaping the relevant curriculum, and establishing relations with students. As stated by Fullan (2007), real change can be achieved only when the change in education is put into practice, and teachers have a momentous role Recep Tayyip Erdoğan University, Faculty of Education, Computer Education and Instructional Technology, Turkey, omer.ursavas@erdogan.edu.tr 2 Gazi University, Faculty of Education, Computer Education and Instructional Technology, Turkey, sami@gazi.edu.tr 3 Liverpool John Moores University, Faculty of Science, Natural Sciences and Psychology, United Kingdom, D.Mcilroy@ljmu.ac.uk 1 136 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy in such change. In this regard, it is emphasized that the thinking skills of teachers should be supported within the context of ICT use (Tsai and Chai, 2012). Accordingly, in order to enable students to use technology effectively, teachers must first have this skills in place (Fullan, 1991; Akkoyunlu and Orhan, 2003). According to Dutt-Doner, Allen and Corcoran (2006), one of the most important steps to be taken for facilitating the adaptation of ICT to schools is to examine teacher training programs closely. It is emphasized that the positive contributions of effective adaptation of technology in such programs may be generalized to all schools. However, there are differences between the education received by pre-service teachers during pre-service training and real classroom practices. That puts teacher trainers in a difficult situation (Şahin, 2012). This general problem manifests its effects on the Turkish Education System, as in other education systems across the world. As per the teacher training program in Turkey, pre-service teachers become a teacher when they complete a 4-year undergraduate education. This involves approximately 150 credits in total, and the training includes courses and activities concerning the profession, technology, and subject area. According to the teacher training report obtained from the Council of Higher Education, 50 to 60% of the courses offered in teacher training programs are about relevant subject areas, 25 to 30% are courses about relevant professions, and 15 to 20% are general culture courses about the characteristics of each program (YOK, 2007). There are two types of courses about technological education. One of them is the basic computer course aimed at providing pre-service teachers with technological knowledge, and the other is the teaching design and material development course aimed at developing skill to adapt technology to teaching among pre-service teachers. However, the research demonstrates that such courses included in teacher training programs are not sufficient for developing the skills expected from pre-service teachers (Çoklar, Kılıçer and Odabaşı, 2007; Sami, 2012). Pre-service teachers use the knowledge and skills that they acquire in the pre-service training process when they start their professional lives. The effectiveness of the attitudes acquired in this process should be determined, and problems, if any, should be solved in this process. In this context, the following question should be asked: How can we evaluate pre-service teachers’ behavioral intentions to use technology? Such an evaluation can be made via the Technology Acceptance Model (TAM). The related literature contains studies based on various models and theories that examine the technology use of pre-service teachers. The present study aimed at revealing third and fourth grade preservice teachers’ behavioral intentions to accept and use technology by means of TAM. The study also made an attempt to answer the validity of TAM in explaining the technology acceptance of pre-service teachers. Technology Acceptance Model (TAM) This model was developed by Davis (1989), and aims at revealing how users accept and use technology. Many researchers have tried to explain the power of the Technology Acceptance Model, and obtained results consistent with one another. The theoretical basis of the model is the Theory of Reasoned Action (TRA) developed by Ajzen and Fishbein (1980). TRA argues that an individual behaves with his/her own decisive will. In the Theory of Planned Action (TPA), Ajzen (1991) suggests that the factors beyond one’s control may affect his/her behaviors. Studies have been conducted both on TRA and TPA, and supporting evidence regarding their validity has been put forward. Both models have been widely used for explaining or predicting the effects of relationships between behaviors and beliefs, attitudes, and intentions on usage as well as the reasons for such effects. There is some evidence indicating that the Technology Acceptance Model, which is based on the above-mentioned two theories, predicts the use of a system by around 40% (Legris, Ingham and Collerette, 2003). The model reveals how expectations and attitudes affect technology (Silvo and Pan, 2005; Teo, 2009). 137 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Research Model and Hypotheses TAM is a validated theoretical framework that has been used for revealing the system use of individuals in different fields. It is generally used in the systems employing technology such as the Internet, social networks, e-commerce, and hospitals. In recent years, some studies have attempted to determine the technology uses and acceptances of pre-service teachers (Kiraz and Ozdemir, 2006; Ma, Andersson, & Streith, 2005; Teo, 2009). Many variables thought to be influential on technology use have been examined, and PU and PEU have been the two variables that are the most influential on the adaptation of users to a new technology and have been addressed most (Davis, 1989; Szajna, 1996; Venkatesh, 2000). As it is seen in figure 1, BI is directly affected by attitudes towards use. In addition, PU has an indirect effect and a direct effect on BI, and PEU has an indirect effect on BI. PEU and PU have a common effect on attitudes towards use, and PEU has a direct effect on PU. X1 X2 X9 PU X3 X1 X1 X1 0 1 2 X1 X4 H5 ATU H4 3 H1 H2 BI X1 4 X1 5 X1 X5 H3 6 X6 PEU X7 X8 Figure 1: Research Model Perceived use (PU) PU is defined as the level of perception of a person regarding the increase in his/her job performance when s/he uses a particular system (Davis, 1989). Davis et al. (1989) stated that the most influential determinant of BI was PU. In other words, if there is a perception that use of a technology will be or will not be useful, such perception will affect BI. Accordingly, the present study tested the below-mentioned hypotheses in regard to the PU. H1: PU has a significant effect on BI. H2: PU has a significant effect on ATU. Perceived ease of use (PEU) PEU refers to the level of perception of a person regarding the ease of using a particular system (Davis, 1989). PEU is also defined as the effort to be exerted by a user for using the system (Davis, 1989). Davis et al. (1989) argued that the PEU was the second most influential variable in predicting BI, and directly affected PU and ATU, but indirectly affected BI. However, the literature also contains some divergent research findings on this subject, and results vary by institution and the technology used. The present study tested the hypotheses below in regard to the PEU. H3: PEU has a significant effect on attitude towards computer use. H4: PEU has a significant effect on PU. 138 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Attitude towards Use (ATU) According to Fishbein and Ajzen (1975), an attitude is any positive or negative judgment of a person who is to use a particular technology regarding the exhibition of such usage behavior. Ajzen and Fishbein (1980) state that attitudes towards a system affect intentions, which, in turn, affect behaviors regarding the object (i.e. usage). In the light of that, the present study tested the hypothesis presented below. H5: ATU has a significant effect on BI. Behavioral Intention (BI) Ajzen and Fishbein (1980) describe BI as the measure of the probability of a person to display a behavior. Although there is generally no perfect fit between behavioral intention and actual usage, individuals primarily act in accordance with their intentions (Ajzen and Fishbein, 1980). In TAM, actual usage is explained by BI. The present study employed the BI as a dependent variable. Since all the preservice teachers participating in the study used technology because of their academic and personal needs, most of them were inexperienced in the in-class application of technology. Thus, BI was used instead of actual usage in the present study. In addition, there are many studies showing that there is a relationship between BI and actual usage (Davis et al., 1989; Hu, Clark and Ma, 2003; Kiraz and Özdemir, 2006; Taylor and Todd, 1995). Moreover, the literature contains many studies measuring the BIs of teachers/pre-service teachers and university students to use technology (Becit-İşçitürk, 2012; Hu et al., 2003; Liaw and Huang, 2003; Teo, 2009, Teo et al., 2010; Teo, Ursavaş and Bahçekapılı, 2011; Ursavaş, 2014). In summary, the present study, through testing the research hypotheses, attempted to reveal the factors influential on pre-service teachers’ intentions to use information technologies as well as their levels of accepting such Technologies. Method Participants The research participants were 973 (583 females, 390 males) third and fourth grade pre-service teachers attending the Faculty of Education of Karadeniz Technical University, in Turkey. The distribution of the pre-service teachers by discipline was as follows: 324 (203 females, 121 males) studied at primary school teaching program, 219 (140 females, 79 males) studied at primary school mathematics teaching program, 191 (95 females, 96 males) studied at social studies teaching program, and 239 (145 females, 94 males) studied at science teaching program. The age average of the participants was 21.39 (SD=1.54). 68.2% of the participants had a computer which they could use at home or at school. Among the participants, average time spent on a computer per day was 2.20 hours (SD=0.82). The participants had been using a computer for 3.91 years in average (SD=0.98). Opportunity sampling was used and the participants were included in the study on a voluntary basis. No payment was made to respondents and no other benefit was conferred. The data were collected in course hours by obtaining permission from relevant instructors. The participants were requested to answer the scale in 10 to 12 minutes. Prior to answering, they were informed of the study and scale items. Furthermore, it was stressed that the responses of the participants would be kept confidential and be used only for the purposes of the present study. All of the students included in the study were in the last two years of their pre-service training periods, and had taken the Basic Information Technology course as per the university regulations for promotion to a higher grade. 139 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Data Collection Tool A measurement tool composed of two parts was used in the study. While the first part addressed the demographic characteristics of the participants, the second part contained a total of 16 items under four factors included in TAM. Each factor consisted of four items. The items were extracted from a published study Teo, Ursavaş and Bahçekapılı (2011) on each of the four variables in the TAM for this study. The variables (perceived usefulness [PU], perceived ease of use [PEU], attitude towards use [ATU] and behavioural intention to use [BI]) were measured using a 5-point scale, with 1 (strongly disagree) and 5 (strongly agree). The Turkish version of the questionnaire was piloted on 110 Turkish students and the result revealed acceptable reliability for all constructs. The Cronbach alphas were: 0.940 for PU; 0.951 for PEU; 0.899 for ATU, and 0.832 for BI. Results The research findings are presented in two sections according to the statistical techniques employed. While the first section involves descriptive statistics and reliability and validity analyses, the second section includes variables included in structural equation modeling created based on the research hypotheses as well as predictions about direct and indirect relationships between variables, the significance levels of such predictions, and model fit results. Descriptive Statistics Table 1 shows mean scores pertaining to the constructs included in the research model (PU, PEU, ATU, and BI). The means varied between 3.51 and 4.51. That indicated that all the participants were somewhat agree to the questionnaire items. In all groups, item standard deviation values were below 1.00 excepting a couple of values. In other words, the measures scores of the groups were around the mean score. Table 1. Mean, Standard Deviation, Skewness, and Kurtosis Coefficients All Groups M PU1 PU2 PU3 PU4 PEU1 PEU2 PEU3 PEU4 ATU1 ATU2 ATU3 ATU4 BI1 BI2 BI3 BI4 4.17 4.32 4.15 4.24 3.76 3.85 3.65 3.71 4.06 4.20 4.10 4.19 4.09 4.11 3.80 4.15 SD Sk Primary School T. K M SD Sk K Mathematics T. M SD Sk .91 -1.40 2.04 4.51 .74 -1.89 4.81 3.89 .95 -.87 .76 -1.01 .89 4.43 .72 -.105 .40 4.11 .80 -.84 .85 -.78 .18 4.16 .85 -.58 -.57 3.85 .90 -.63 .80 -.81 .24 4.25 .81 -.66 -.51 4.02 .83 -.70 .90 -.36 -.08 3.78 .87 -.34 .01 3.67 .83 -.24 .90 -.62 .42 3.90 .87 -.65 .57 3.75 .81 -.37 .98 -.53 .09 3.61 .96 -.35 -.02 3.59 .86 -.42 .96 -.57 .18 3.70 .95 -.53 .17 3.63 .92 -.44 .89 -.83 .52 4.03 .91 -.67 .07 3.84 .86 -.83 .84 -.81 .17 4.24 .80 -.49 -1.19 3.95 .83 -.71 .86 -.79 .45 4.16 .82 -.57 -.40 3.76 .89 -.61 .83 -.82 -.69 4.23 .81 -.64 -.64 3.84 .83 -.63 .85 -.69 .09 4.11 .85 -.64 -.07 3.77 .83 -.43 .82 -.61 -.09 4.09 .82 -.39 -.64 3.86 .82 -.61 .99 -.59 -.06 3.88 .95 -.54 -.14 3.51 1.01 -.37 .81 -.80 .56 4.17 .84 -.74 .12 3.81 .83 -.67 Social Studies T. Science T. K M SD Sk K .79 .80 .27 .59 .03 .26 .11 -.01 1.02 .69 .40 .72 .19 .57 -.26 .54 4.39 4.43 4.47 4.48 3.79 3.74 3.69 3.73 4.17 4.42 4.30 4.42 4.30 4.34 3.94 4.45 1.05 .78 .75 .76 1.04 1.00 1.05 .98 .90 .82 .84 .81 .84 .80 1.07 .69 -1.85 -1.59 -1.32 -1.48 -.60 -.56 -.52 -.50 -1.12 -1.44 -1.24 -1.51 -1.24 -1.05 -.94 -1.14 2.79 3.17 1.03 1.83 -.02 .05 -.23 -.04 1.25 1.76 1.87 2.14 1.61 .45 .34 1.11 M SD Sk 4.20 .85 -1.12 4.26 .73 -.70 4.16 .79 -.86 4.24 .74 -.73 3.81 .88 -.23 3.97 .90 -.82 3.74 1.04 -.86 3.77 .99 -.82 4.22 .84 -.94 4.19 .85 -.94 4.17 .76 -.74 4.27 .77 -.89 4.19 .80 -.70 4.18 .77 -.66 3.85 .92 -.57 4.20 .71 -.80 K 1.49 .03 1.12 .49 -.58 .83 .58 .68 .52 .69 .67 .37 -.14 -.05 .15 1.29 Maximum-likelihood estimation, a parametric technique, was employed in parameter estimations. This technique requires the fulfillment of multivariate normality assumption. In addition, each one of the variables observed for multivariate normality needs to have univariate normality. According to Kline (2005), univariate normality can be assumed if skewness and kurtosis values related to the variable do not exceed |3.0| and |10.0| respectively. In this regard, the values of the variables were calculated, and it was seen that the skewness varied between -1.89 and 0.24 while the kurtosis varied between 0.01 and 4.81 in the present study. These findings indicated that univariate normality could be assumed for all variables. Mardia’s normalized multivariate kurtosis coefficient was calculated for multivariate normality test. This coefficient was found to be 137.35, 132.07, 101.96, 93.38, and 113.03 140 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy for the groups included in the study (entire sample, primary school teaching, mathematics teaching, social studies teaching, science teaching) respectively. For multivariate normality, the critical value was found to be 288 based on the equation, p(p + 2) advocated by Raykov and Marcoulides (2008). In this equation, p refers to the number of observed variables (scale items), which was 16 in the case of the present study. Multivariate normality can be assumed if the obtained coefficients are below this critical value. Convergent Validity Fornell and Larcker (1981) suggested a three-stage method in order to test the convergent validity concerning the responses given to the items of a scale: (1) the reliability of items of each construct, (2) composite reliability of each construct, and (3) the average variance extracted. Firstly, the reliability of an item is determined by its factor loading onto the underlying construct. According to Hair, Black, Babin, and Anderson (2010), a factor loading of above 0.50 is adequate evidence that the item is reliable. In the present study, the factor loadings of the variable varied between 0.66 and 0.91. Thus, it was concluded that convergent validity was adequate at the item level in all constructs. Secondly, the composite reliability of each construct was investigated. Some studies measure it using Cronbach’s alpha, but Hair et al. (2006) recommend that the composite reliability should be used for calculating the reliability of each construct in structural equation modeling studies. Nunnally and Berstein (1994) point out that the composite reliability is achieved when the alpha value is 0.70 and over. In the present study, the composite reliability values of the constructs varied between 0.81 and 0.91. Lastly, the average variances extracted were calculated for values related to each construct separately. Convergent validity is judged to be adequate when average variance extracted equals or exceeds 0.50 (Fornell and Larcker, 1981). Otherwise, it is considered that it contains a high level of measurement error (Segars, 1997). In the present study, the average variances extracted varied between 0.53 and 0.76. Table 2 shows that convergent validity is adequate for the constructs of all groups. 141 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Table 2. Convergent Validity All Groups (973) FL Perceived Usefulness (PU) PU1 .69 PU2 .72 PU3 .83 PU4 .82 Perceived Ease of Use (PEU) PEU1 .75 PEU2 .52 PEU3 .84 PEU4 .83 Attitudes Towards Use (ATU) ATU1 .76 ATU2 .83 ATU3 .88 ATU4 .83 Behavioral Intention (BI) BI1 .85 BI2 .85 BI3 .79 BI4 .86 AVE CR Primary School (324) FL AVE CR Mathematics (219) FL Social Studies (191) AVE CR FL AVE CR Science (239) FL AVE CR .59 .85 .69 .70 .84 .84 .60 .85 .66 .75 .83 .79 .58 .84 .70 .70 .85 .85 .61 .86 .66 .69 .75 .79 .53 .81 .56 .83 .74 .74 .83 .84 .63 .87 .73 .82 .80 .81 .63 .87 .78 .84 .89 .89 .73 .91 .67 .74 .81 .81 .58 .84 .66 .89 .82 .87 .91 .88 .76 .92 .72 .80 .87 .80 .64 .87 .71 .85 .89 .79 .67 .89 .71 .78 .80 .79 .59 .85 .71 .90 .88 .87 .83 .86 .74 .92 .84 .84 .81 .90 .72 .91 .77 .84 .78 .84 .66 .88 .84 .83 .69 .82 .64 .87 Note: FL is the factor loading of each construct determined through factor analysis; CR, the composite reliability coefficient, was calculated with the formula, (Σλ)2 / (Σλ)2 + (Ση); AVE (average variance extracted) was calculated with the formula, (Σλ2) / (Σλ2) + (Ση). Discriminant Validity Discriminant Validity ascertains the degree to which the constructs included in a model differ or differentiate from one another (Farrell, 2010). Constructs are expected to be different from one another on the one hand, but are expected to be related to one another at a particular level. The discriminant validity is assessed by the comparison of the square root of the average variance extracted from a construct and the correlation coefficient of this construct with other constructs. Table 3 presents correlation and average variance extracted values of the constructs. The parenthesized values on the diagonal are the square root of constructs’ variances extracted. Those values which are on the rows and columns outside the diagonal refer to the correlations between the constructs. For adequate discriminant validity, the values on the diagonal need to be higher than their own row and column values (Fornell and Larcker 1981). In the present study, satisfying results were obtained both at item and at construct levels. Thus, it was concluded that the constructs included in the research model had adequate discriminant validity. Table 3. Discriminant Validity All Groups PU PEU ATU Primary School BI PU (.77) PEU .43* (.75) ATU .69* .47* (.81) BI .70* .50* .79* (.84) PU PEU ATU Mathematics BI (.77) .47* (.79) .70* .56* (.87) .68* .57* .84* (.86) PU PEU ATU Social Studies BI (.76) .39* (.79) .66* .34* (.80) .70* .44* .78* (.84) PU PEU ATU Science BI (.78) .39* (.85) .66* .42* (.81) .69* .47* .72* (.81) PU PEU ATU All correlations included in the table are significant at the level of p<.001. The parenthesized values on the diagonal are the square root of the average variances extracted. Other values are the coefficients of correlations between constructs. 142 BI (.72) .51* (.76) .67* .52* (.76) .65* .49* .72* (.80) Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Test of the Structural Model The fit of the structural model used in the study was tested via IBM SPSS AMOS 21. The researchers used a variety of fit indices for model fit. Brown (2006) identified three categories of fit: absolute fit, parsimony fit, and comparative fit. The absolute fit indices test the degree to which the proposed model measures the observed data well. The most frequently used fit indices are chi-square and SRMR. 𝜒 2 (chi-square) is sensitive to sample size, and has a tendency to vary significantly as the sample size increases. Hair et al. (2006) stated that the ratio of degree of freedom (df) and 𝜒 2 (𝜒 2 /df) would be a measure for adequacy, and this value being 3 or below 3 would point to acceptable fit. The parsimony fit indices are similar to absolute fit indices except that they take into account the complexity of the model (e.g. RMSEA index). Lastly, the comparative fit indices examine the fit of an alternative model to the basic model in order to assess such alternative model (Harrington, 2009). CFI and TLI are two comparative fit indices. Table 4 demonstrates the results of the structural model for all groups as well as the proposed values. Table 4. Goodness of Fit Indices Pertaining to the Proposed Model Fit Indices χ2 χ2 /df GFI NFI TLI SRMR RMSEA CFI Index Threshold Value insignificant p< 0.05 <3 =>0.90 =>0.90 =>0.90 <0.05 < 0.05 (good fit) > 0.08 (poor fit) =>0.90 Entire Sample 768.7 insignificant p< 0.05 1.94 0.91 0.91 0.94 0.05 0.03 (0.02-0.03) 0.95 Primary School T. 232.5 insignificant p< 0.05 2.34 0.92 0.93 0.95 0.05 0.06 (0.05-0.07) 0.95 Mathematics T. 196.9 insignificant p< 0.05 1.99 0.90 0.89 0.93 0.05 0.06 (0.05-0.08) 0.94 Social Studies T. 120.9 insignificant p< 0.05 1.22 0.92 0.93 0.98 0.04 0.03 (0.00-0.05) 0.98 Science T. 218.2 insignificant p< 0.05 2.20 0.92 0.86 0.92 0.05 0.07 (0.05-0.08) 0.90 According to the examination of the results concerning the models created and tested based on groups in the present study, model fit was adequate because all indices except for 𝜒 2 were acceptable. Coefficients were calculated for the model created for the entire sample (𝜒 2 =768.7, p<0.05; 𝜒 2 /df=1.94; TLI=0.94; CFI= 0.95; RMSEA=0.03 (LO90=0.02, HI90=0.03); SRMR=0.05 ), for the model created for preservice primary school teachers (𝜒 2 =232.5, p<0.05; 𝜒 2 /df=2.34; TLI=0.95; CFI=0.95; RMSEA=0.06 ( LO90=0.05, HI90=0.07 ); SRMR=0.05), for the model created for pre-service mathematics teachers 𝜒 2 =196.9, p<0.05; 𝜒 2 /df =1.99; TLI=0.93; CFI= 0.94; RMSEA=0.06 (LO90=0.05, HI90=0.08); SRMR= 0.05 ), for the model created for pre-service social studies teachers (𝜒 2 =120.9, p<0.05; 𝜒 2 /df =1.22; TLI=0.98; CFI=0.94; RMSEA=0.03 ( LO90=0.00, HI90=0.05 ); SRMR=0.04 ), and for the model created for pre-service science teachers (𝜒 2 =218.2, p<0.05; 𝜒 2 /df=2.20; TLI=0.92; CFI=0.90; RMSEA=0.07 ( LO90=0.05, HI90=0.08 ); SRMR=0.05). In all models, BI was estimated by PEU, PU, and ATU. 143 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Path Results Figure 2 and Table 5 presents path analysis results. In path analysis, there are two effect types: direct effect and indirect effect. In path diagram, a one-way arrow drawn from one variable to another refers to a direct effect. However, there is an indirect effect if a one-way arrow is drawn from one variable to another from which a one-way arrow is drawn to again another variable. Total effect related to a variable is the sum of direct and indirect effects pertaining to it. PU .28* .57* ATU .48* .60* BI .25* PEU Figure 2a: All Groups PU PU .18* .57* .72* ATU .48* .33* .62* BI .29* .56* ATU .39* BI .10 PEU PEU Figure 2b: Primary School PU Figure 2c: Mathematics .39* .59* PU .30* .55* .46* ATU .39* BI .52* ATU .52* .19* .23* PEU PEU Figure 2d: Social Studies Figure 2e: Science Figure 2. Path Results 144 BI Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy For the entire sample, the most effective factor on behavioral intention was PU (0.648) followed by ATU (0.595) and PEU (0.408). They predicted 68% of BI. On the other hand, ATU was affected by PU (0.604) and PEU (0.473). They explained 52% of ATU. For the primary school pre-service teachers, the most effective factor on BI was ATU (0.725). It was followed by PU (0.588) and PEU (0.492). They predicted 73% of BI. On the other hand, ATU was affected by PU (0.568) and PEU (0.564). They explained 56% of ATU. For the mathematics pre-service teachers, the most effective factor on BI was PU (0.683). It was followed by ATU (0.560) and PEU (0.356). They predicted 67% of BI. On the other hand, ATU was affected by PU (0.622) and PEU (0.348). They explained 44% of ATU. For the social studies pre-service teachers, the most effective factor on BI was PU (0.664). It was followed by ATU (0.464) and PEU (0.350). They predicted 60% of BI. On the other hand, ATU was affected by PU (0.593) and PEU (0.425). They explained 47% of ATU. For the science teachers, the most effective factor on BI was PU (0.588). It was followed by ATU (0.519) and PEU (0.426). They predicted 57% of BI. On the other hand, ATU was affected by PU (0.554) and PEU (0.521). They explained 49% of ATU. 145 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Science Social Studies Mathematics Primary School Entire Sample Table 5. Direct, Indirect and Total Effects Standardized Predictions Direct Indirect Total .288 .360 .648 --.408 .408 .595 --.595 Predicted Predictor Behavioral Intention (R2 = 0.676 ) PU PEU ATU Attitude towards use(R2 = 0.519 ) PU PEU .604 .209 --.264 .604 .473 Perceived usefulness(R2 = 0.192 ) PEU .438 --- .438 Behavioral Intention (R2 = 0.737 ) PU PEU ATU .176 --.725 .412 .492 --- .588 .492 .725 Attitude towards use(R2 = 0.567 ) PU PEU .568 .293 --.271 .568 .564 Perceived usefulness(R2 = 0.227 ) PEU .477 --- .477 Behavioral Intention (R2 = 0.674 ) PU PEU ATU .335 --.560 .348 .326 - .683 .326 .560 Attitude towards use(R2 = 0.448 ) PU PEU .622 .104 --.244 .622 .348 Perceived usefulness(R2 = 0.153 ) PEU .392 --- .392 Behavioral Intention (R2 = 0.608 ) PU PEU ATU .389 --.464 .275 .350 --- .664 .350 .464 Attitude towards use(R2 = 0.477 ) PU PEU .593 .191 --.234 .593 .425 Perceived usefulness(R2 = 0.155 ) PEU .394 --- .394 Behavioral Intention (R2 = 0.571 ) PU PEU ATU .301 --.519 .287 .426 --- .588 .426 .519 Attitude towards use(R2 = 0.496 ) PU PEU .554 .235 --.286 .554 .521 Perceived usefulness(R2 = 0.266 ) PEU .516 --- .516 146 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Discussion, Conclusion and Suggestions This study aimed at examining the BIs of third and fourth grade students receiving teacher training to use ICT, and examining the validity of the TAM. The results showed that the TAM was a valid and reliable model. PU and ATU had a direct effect on BI, and PU and PEU had an indirect effect on BI. The model explained the variance in BI to use technology among the pre-service teachers by the following percentages: 67.6% for the entire sample; 73.7% for pre-service primary school teachers; 67.4% for pre-service mathematics teachers; 60.8% for pre-service social studies teachers; and 57.1% for preservice science teachers. That may have resulted from the variation in the attitudes and expectations of the pre-service teachers receiving teaching training in different branches concerning technology use. On the other hand, all ratios (regarding the explanation of BI) were higher than the ratios reported in similar studies (Legris, Ingham and Collerette, 2003; Silvo and Pan, 2005; Teo, 2009; 2010; 2011), and thus engender confidence in the findings. PU had significantly direct positive effect on BI. This finding indicates that technology use helps individuals in their work, and thus increases their BI. In addition, PU was found to have an indirect effect on BI through ATU. PU explained most of the variance in BI in all branches except for primary school teaching. Davis et al. (1989) reported that PU was the most important factor for determining BI. However, in the present study, PU ranked second in terms of total effect on BI among the pre-service primary school teachers. That implies that the BIs of pre-service primary school teachers are determined by some other factors which are more influential on such intentions of theirs in comparison to the benefit brought by ICT to their sphere of employment. Similar studies also detected positive and significant effects of PU on BI (Liaw, 2002; Ma, Andersson and Streith, 2005; Turan and Çolakoğlu, 2008; Teo, 2011; Teo, Luan and Sing, 2008; Teo and Schaik, 2009; Teo, 2009; El-Gayar, Moran, and Hawkes, 2011; Terzis and Economides, 2011; Teo, Ursavaş and Bahçekapılı, 2011; Teo and Ursavaş, 2012; Escobar-Rodriguez and Pedro Monge-Lozano, 2012; Teo, Ursavaş and Bahçekapılı, 2012; Ursavaş, 2013). If pre-service teachers conclude that ICT helps them in the activities conducted during pre-service training, such perception may be influential on them adapting technology advantageously in future teaching practice. The effects of PEU on PU has frequently been the focus of examination in TAM studies, and this is because these two variables are the principal factors of the model. PU is significantly affected by PEU. From the perspective of technology use, when the effort needed for using or learning to use a technology is minimal, it is perceived that the technology is easy to use (Ursavaş,2014). It is more evident in the case of pre-service science teachers that the PU was predicted by the PEU. The PU was found to be the most important factor influential on ATU. It explained the variance in attitude among the pre-service primary school teachers most. They were followed by pre-service science, social studies, and mathematics teachers. The factor having the highest influence on the BI was attitude among the pre-service primary school teachers. That implies that many technologies may be used in classroom for pre-service primary school teachers, and that ATU of such technologies, rather than their usefulness, is more influential on BI. The examination of indirect and direct effects on the BI showed that ATU was the most important factor influential on intention, and it was followed by PU and PEU respectively. Another remarkable result of the study was that the indirect effect (through attitude) of the PU on the BI of the pre-service primary school teachers and mathematics teachers was higher than its direct effect on them. Thus, it can be safely concluded that creating positive attitudes towards technology use among preservice teachers is important, and attitude may have a non-ignorable effect on the use of such technologies in the future. 147 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Another research result was that while the effect of the PEU on ATU was insignificant among the pre-service mathematics teachers, the effect of the PU on ATU among them was higher and significant in comparison to other pre-service teacher groups. That means that the pre-service mathematics teachers thought that technology use would facilitate their job performance enhancement, thereby leading to a positive attitude, without concluding that technology use was easy. The findings showed that the PU was a key variable in determining ATU. These findings were in parallel with those of similar studies (Huang and Liaw, 2005; Leigris et al. 2003; Teo, 2008; Teo et al., 2009). Similarly, Swain (2006) pointed out that when pre-service teachers were asked, they could list many benefits of computer use. The present study also demonstrated that ATU was the second factor having a positive effect on BI (except for the pre-service primary school teachers). Other researchers (Luan et al., 2005; Teo et al., 2010; Teo et al., 2012) found out that attitude was a direct determinant of BI. The development of positive attitudes among pre-service teachers during their computer usage may imply that they will use such technologies in their future professional lives. On the other hand, Davis et al. (1989) discussed that PU and PEU of a technology would be enough for an individual to engage with it, without the individual developing a positive ATU. Today, ICTs improve continuously. It is not likely that the intentions, attitudes, and beliefs of individuals remain the same in view of such improvements in technologies. It is inevitable that teachers/pre-service teachers update their technical and pedagogical knowledge for their professional improvement in view of such accelerated progress in technologies. From the perspective of pre-service teachers, the integration of today’s technologies into current teacher training curriculum may bring great benefits to teachers during their professional lives. Otherwise, they may have various difficulties in conveying the content included in curricula even by means of traditional ways and tools. With reference to these trends in education, it is evident that faculties that train teachers should have both adequate technological infrastructure in place, and should provide encouragement, support and training for pre-service teachers to develop both confidence and competence in technology use. In this way, a positive contribution may be made to the improvement of attitudes and beliefs of teachers regarding technology use in their teaching lives. The present study had some limitations. Firstly, the study was conducted with pre-service teachers, but the current situation of pre-service teachers may be different from the situation they will be in when working as a teacher in the future (Teo, 2009). Pre-service teachers may have some difficulties in handling ICT in a real school environment and adapting it to their lessons. Pre-service teachers now use ICT for learning purposes, but teachers use it in in-class activities and in professional practice. Thus, pre-service teachers are under less pressure and stress in comparison to teachers. Secondly, some technologies used by pre-service teachers while receiving education (digital camera, smart board, etc.) may not be available or may be different in the schools where they will work in the future. Thirdly, the results may contain common method variance (CMV) errors because the research data reflected only the self-evaluations of the pre-service teachers and were collected through a tool which the pre-service teachers were used to and might have had a tendency to fill in by memory repetition. CMV refers to the variance of a measured factor due to measurement method rather than its actual structure (Podsakoff, MacKenzie, Lee, & Podsakoff, 2003). Fourthly, the BI, which was the dependent variable of the present study, could be explained in the present study by three variables in the following percentages: 67.6% for the entire sample; 73.7% for the pre-service primary school teachers; 67.4% for the pre-service mathematics teachers; 60.8% for the pre-service social studies teachers, and 57.1% for the pre-service science teachers. However, there is still a non-explained part of BI for each model. This problem may be overcome by including different significant variables in the model. For example, Park (2009), Teo (2009), and Teo, Ursavas, Bahçekapılı (2012) determined that the variables of self-efficacy and technological chaos had a significant effect on BI. In addition, as seen in some studies (Paraskeva et al., 2008; Saade and Kiraz, 2007), variables such as self-esteem and anxiety can be included in the model. Eventually, the present study determined the BIs of the pre-service 148 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy teachers to use technology rather than their actual usage. Although previous studies (Davis et al., 1989; Hu, Clark and Ma, 2003; Kiraz and Özdemir, 2006) argue that there is a relationship between BI and actual usage, the determination of the actual usage of a system would be more appropriate. The results demonstrated that the data collected via the proposed research model had a good fit. All the hypotheses (except for H3 for Mathematics) tested in the study were accepted. The model should be tested through different samples in future studies. Moreover, the model may be examined in terms of personal characteristics (sex, computer use experience, etc.) and the type of technology used (laptop, tablet, etc.). From a different point of view, a similar study should be conducted with teachers who work currently, as mentioned during the discussion of the limitations of the study. Finally, in consideration of the emphasis put on technology use in education across the world, it can be said that international and cross-cultural research should be conducted in order to determine and compare the behavioral intentions of pre-service teachers/in-service teachers concerning ICT. 149 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy References Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. Ajzen, I. and Fishbein, M. (1980). Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ. Ajzen, I. and Madden, T.J. (1986). Prediction of goal-directed behavior: Attitudes, intentions, and perceived behavioral control. Journal of Experimental Social Psychology, 22(5), 453-474. Akbaba-Altun, S. (2004). Information technology classrooms and elementary school principals’ roles: Turkish experience. Education and Information Technologies 9(3), 225–270. Akkoyunlu, B. and Orhan, F. (2003). Relationship between computer usage self-efficacy and their demographic characteristics of teacher candidates. The Turkish Online Journal of Educational Technology, 2(3),86-93. Alev, N., & Yiğit, N. (2009). Öğretim elemanlarının bilgi ve iletişim teknolojilerini öğretmen eğitim programlarına uyarlamasında ilgi-endişe ve benimseme seviyeleri. Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 3(37), 82-91. Baylor, A. and Ritchie, D. (2002). What factors facilitate teacher skill, teacher morale, and perceived student learning in technology-using classrooms? Journal of Computers & Education, 39(4), 395–414. Becit-İşçitürk, G. (2012).Öğretmen Adaylarının Bilgi ve İletişim Teknolojilerini Kabul ve Kullanımlarının Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi. Anadolu Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir. Cheon, J., Lee, S., Crooks, S. M. and Song, J. (2012). An investigation of mobile learning readiness in higher education based on the theory of planned behaviour. Computers and Education, 59(3), 10541064. Cure, F. and Özdener, N. (2008). Teachers’ Information and communication technologies(Ict) using achievements & attitudes towards Ict. Hacettepe University Journal of Education, 34, 41-53. Çoklar, A., Kılıçer, K., & Odabaşı, H. (2007). Eğitimde teknoloji kullanımına eleştirel bir bakış: teknopedagoji. Paper presented at the 7nd International educational technology conference. Davis, F. D., Bagozzi, R. P. and Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: a Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982-1003. Dutt-Doner, K., Allen, S. M., & Corcoran, D. (2006). Transforming student learning by preparing the next generation of teachers for type II technology integration. Computers in the Schools, 22 (3-4), 6375. El-Gayar, O., Moran, M., and Hawkes, M. (2011). Students' Acceptance of Tablet PCs and Implications for Educational Institutions. Educational Technology & Society, 14(2), 58-70. Ertmer, P. A. and Hruskocy, C. (1999). Impacts of a university-elementary school partnership designed to support technology integration. Educational Technology Research and Development, 47(1), 81-96. Escobar-Rodriguez, T. and Monge-Lozano, P. (2012). The acceptance of Moodle technology by business administration students. Computers & Education, 58(4), 1085–1093. Fishbein, M. and Ajzen, I. (1975). Belief, Attitude, Intention, and Behaviour: An Introduction to Theory and Research: MA:Addison-Wesley. Fullan. M. (1991). The New Meaning of Educational Change. Teachers’ College Press, New York. Goktas, Y., Gedik, N., & Baydas, O. (2013). Enablers and barriers to the use of ICT in primary schools in Turkey: A comparative study of 2005–2011. Computers & Education, 68, 211-222. Hair, J. F., Jr., Black, W. C., Babin, B. J. and Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). NY: Prentice Hall. 150 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Kiraz, E. and Ozdemir, D. (2006). The Relationship between Educational Ideologies and Technology Acceptance in Pre-service Teachers. Educational Technology & Society, 9(2), 152-165. Legris, P., Ingham, J. and Collerette, P. (2003). Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model. Information & Management, 40(3),191-204. Liaw, S. S. (2002). Understanding user perceptions of World-wide web environments. Journal of Computer Assisted Learning, 18(2), 137-148. Lim, C. P. and Chai, C. S. (2008). Rethinking Classroom-Oriented Instructional Development Models to Mediate InstructionalPlanning in Technology Enhanced Learning Environments. Teaching and Teacher Education, 24(8), 2002-2013. López-Bonilla, L. M., & López-Bonilla, J. M. (2011). The role of attitudes in the TAM: A theoretically unnecessary construct? British Journal of Educational Technology, 42(6), E160-E162. Lowther, D. L., Inan, F. A., Strahl, J.D. and Ross, S.M. (2008). Does technology integration “work” when key barriers are removed? Educational Media International, 45(3), 195-206. Ma, W. W. K., Andersson, R. and Streith, K. O. (2005). Examining user acceptance of computer technology: An empirical study of student teachers. Journal of Computer Assisted Learning, 21(6), 387–395. Morris, M. G., & Dillon, A. (1997). The influence of user perceptions on software utilization: application and evaluation of a theoretical model of technology acceptance. IEEE Transactions on Software Engineering, 14(4)58-65. Nistor, N., & Heymann, J. O. (2010). Reconsidering the role of attitude in the TAM: An answer to Teo (2009a). British Journal of Educational Technology, 41(6), E142-E145. Olson, J. M., & Zanna, M. P. (1993). Attitudes and attitude change. Annual review of psychology, 44(1), 117-154. Park, Y., Son, H. and Kim, C. (2012).Investigating the determinants of construction professionals' acceptance of web-based training: An extension of the technology acceptance model. Automation in Construction, 22,377–386. Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J. Y., & Podsakoff, N. P. 2003. Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5): 879–903. Raykov, T. and Marcoulides, G. A. (2008). An introduction to applied multivariate analysis. NY: Routledge. Russell, M., Bebell, I. D., O’Dwyer, L. M. and O’Connor, K. M. (2003). Examining teacher technology use: Implications for pre-service and in-service teacher preparation. Journal of Teacher Education, 54(4), 297-310. Sahin, S. (2012). Pre-service teachers' perspectives of the diffusion of information and communications technologies (ICTs) and the effect of case-based discussions (CBDs). Computers & Education, 59(4), 1089-1098. Seferoğlu, S. S, Akbıyık, C. and Bulut, M. (2008). İlköğretim Öğretmenlerinin ve Öğretmen Adaylarının Bilgisayarların Öğrenme/Öğretme Sürecinde Kullanımı ile İlgili Görüşleri. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 35, 273-283. Sivo, S. and Pan, C. (2005). Undergraduate engineering and psychology students’ use of a course management system: A factorial invariance study of user characteristics and attitudes. Journal of Technology Studies, 31(2), 94–103. Szajna, B. (1996). Empirical evaluation of the revised technology acceptance model. Management science, 42(1), 85-92. Tabachnick, B. G. and Fidell, L. S. (2001). Using multivariate statistics (4th ed.). Needham Heights, MA: Allyn & Bacon. 151 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Taylor, S. and Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: a test of competing models. Information Systems Research, 6(4), 144-176. Teo, T. (2009a). Evaluating the BI technology among student teachers: A structural equation modeling approach. International Journal of Technology in Teaching and Learning, 5(2),106-118. Teo, T. (2009b). Modelling technology acceptance in education: A study of pre-service teachers. Computers & Education, 52(2), 302-312. Teo, T. (2010). Examining the influence of subjective norm and facilitating conditions on the BI technology among pre-service teachers: a structural equation modeling of an extended technology acceptance model. The Asia-Pacific Education Researcher, 11(2), 253-262. Teo, T. (2011). Factors influencing teachers’ BI technology: Model development and test. Computers & Education, 57(4),2432-2440. Teo, T. S. H., Lim, V. K. G. and Lai, R. Y. C.(1999). Intrinsic and Extrinsic Motivation in Internet Usage. Omega, 27(1), 25-37. Teo, T. and Noyes, J. (2011). An assessment of the influence of perceived enjoyment and attitude on the BI technology among pre-service teachers: A structural equation modeling approach. Computers & Education, 57(2),1645-1653. Teo, T. and Ursavaş, Ö. F. (2012). Technology Acceptance of Pre-Service Teachers in Turkey: A CrossCultural Model Validation Study. International Journal of Instructional Media, 39(3),193-201. Teo, T. and van Schaik, P. (2009). Understanding Technology Acceptance in Pre-Service Teachers: A Structural-Equation Modeling Approach. The Asia-Pasific Education Researcher,18(1),47-66. Teo, T., Lee, C. B. and Chai, C.S. (2008).Understanding pre-service teachers' computer attitudes: applying and extending the technology acceptance model. Journal of Computer Assisted Learning, 24(2), 128-142. Teo, T., Lee, C. B., Chai, C. S. and Wong, S. L. (2009). Assessing the BI technology among pre-service teachers in Singapore and Malaysia: A multigroup invariance analysis of the technology acceptance model (TAM). Computers & Education, 53(3), 1000-1009. Teo, T., Su-Luan, W. and Sing, C. C. (2008). A cross-cultural examination of the BI technology between Singaporean and Malaysian pre-service teachers: an application of the Technology Acceptance Model (TAM). Educational Technology & Society,11(4), 265-280. Teo, T., Ursavaş, Ö. F. and Bahçekapılı, E. (2011). Efficiency of the technology acceptance model to explain pre-service teachers' BI technology: A Turkish study. Campus-Wide Information Systems, 28(2),93-101. Teo, T., Ursavaş, Ö. F. and Bahçekapılı, E. (2012). An assessment of pre-service teachers’ technology acceptance in Turkey: A structural equation modeling approach. The Asia-Pacific Education Researcher,21(1),191-202. Terzis, V. and Economides, A. A. (2011). The acceptance and use of computer based assessment. Computers & Education, 56(4), 1032–1044. Terzis, V., Moridis, C. N. and Economides, A. A. (2012). How student’s personality traits affect Computer Based Assessment Acceptance: Integrating BFI with CBAAM. Computers in Human Behavior, 28(5),1985-1996. Tsai, C., & Chai, C. S. (2012). The “third”-order barrier for technology integration instruction: implications for teacher education. Australasian Journal of Educational Technology, 28(6), 1057–1060. Turan, A. H. and Çolakoğlu, B. E. (2008). Yüksek Öğrenimde Öğretim Elemanlarının Teknoloji Kabulü ve Kullanımı: Adnan Menderes Üniversitesinde Ampirik Bir Değerlendirme. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 9(1),106-121. 152 Education and Science 2014, Vol 39, No 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Ursavaş, Ö. F. (2013) Reconsidering the role of attitude in the TAM: An answer to Teo (2009) and Nistor and Heymann (2010), and Lopez-Bonilla and Lopez-Bonilla (2011). British Journal of Educational Technology, 44(1),E22-E25. Ursavaş, Ö. F. (2014). Öğretmenlerin bilişim teknolojilerini kullanmaya yönelik davranışlarının modellenmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi. Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Usluel, Y. K., Mumcu, F. K. and Demiraslan, Y. (2007). Öğrenme-öğretme sürecinde Bilgi ve İletişim Teknolojileri: Öğretmenlerin entegrasyon süreci ve engelleriyle ilgili görüşleri. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 32,164-178. Venkatesh, V. ( 2000). Determinants of PEU: integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model. Information Systems Research, 11 (4), 342–365. YOK. (2007). Teacher training and education faculties. Retrieved from. http://www.yok.gov.tr/component/option,com_docman/task/doc_download/gid,70/Itemid,215/la ng, tr/. Yushau, B. (2006). Computer attitude, use, experience, software familiarity and perceived pedagogical usefulness: The case of mathematics professors. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 2(3), 1 – 7. 153 Eğitim ve Bilim Cilt 39 (2014) Sayı 175 136-153 Türkiye’deki Öğretmen Adaylarının BİT Kullanımına Yönelik Davranışsal Niyetlerinin Belirlenmesinde Branşlarının Rolü Ömer Faruk Ursavaş 1, Sami Şahin 2, David McIlroy 3 Öz Anahtar Kelimeler Bu çalışmanın amacı, farklı disiplinlerde öğretmenlik eğitimlerine devam eden son sınıf öğretmen adaylarının Teknoloji Kabul Modeli (TKM) kapsamında teknoloji kabul düzeylerinin belirlenmesidir. Araştırma 973 (583 kadın, 390 erkek) öğretmen adayı ile yürütülmüştür. Katılımcılardan cevaplar, TKM’ye ilişkin dört faktörden oluşan bir ölçme aracı yardımı ile toplanmış olup çalışma kapsamında toplanan veriler yapısal eşitlik modellemesi ile çözümlenmiştir. Algılanan kullanışlılık, kullanıma yönelik tutum ve algılanan kullanım kolaylığı davranışsal niyet değişkenini sırasıyla etkileyen değişkenler olmuştur. Sonuç olarak algılanan kullanışlık teknoloji kullanımına yönelik niyeti tahmin eden anahtar değişken olarak belirlenmiştir. Teknoloji kabulü Öğretmen adayı Yapısal Eşitlik Modellemesi Türkiye Makale Hakkında Gönderim Tarihi: 10.05.2014 Kabul Tarihi: 01.10.2014 Elektronik Yayın Tarihi: 10.11.2014 DOI: 10.15390/EB.2014.3357 Giriş Pek çok ülkenin eğitim reformlarında, teknolojinin eğitim-öğretime dâhil edilmesi anahtar bir fikir olarak görülür (Demetriadisa, Barbasb, Molohidesb, Palaigeorgioua, Psillosb, Vlahavasa, Tsoukalasa ve Pombortsisa, 2003; Lim ve Hang, 2003; van Braak, 2001). Günümüzde, Bilgi ve İletişim Teknolojilerine (BİT) yapılan yatırımlar artarak devam etmekte; bilgisayar, tablet-bilgisayar, yansıtım aygıtı ve akıllı tahta gibi yeni teknolojik araçlar sınıflarda yerini almaktadır. Alev ve Yiğit (2009) eğitimde BİT kullanımının bireylerin bu teknolojileri kabullenmesine, anlamasına, sahip çıkmasına ve kullanmak üzere enerji sarf etmesine bağlı olduğunu belirtmişlerdir. Öğretmenlerin BİT’lere dair bilgi ve becerilerin öğrencilerin öğrenme sürecine uyarlanmasında önemli yere sahip olduğu vurgulanmaktadır (Cüre ve Özdener, 2008; Rosen ve Weil, 1995; Seferoğlu, Akbıyık ve Bulut, 2008; Usluel, Mumcu ve Demirarslan, 2007). Öte yandan öğretmenlerin BİT’lerin kullanımı için gerekli bilgi ve becerilere sahip olmalarının yanında bu teknolojileri sınıflarında kullanmaya yönelik gerekli inanca da sahip olması gerekmektedir (Göktas, Gedik ve Baydaş, 2013). Pajares (1992), öğretmenlerin sahip olduğu inançların hem kendi öğrenmelerinde, hem de ders etkinliklerinde etkili olduğunu belirtmiştir. Bu nedenle öğretmenlerin öğrencilerin öğrenmeleri hakkındaki inançları, derslerini yapılandırmasını, müfredatını şekillendirmesini ve öğrencilerle olan ilişkilerini etkilemektedir. Fullan’ın (2007) belirttiği gibi eğitimde meydana gelecek olan değişimin uygulamada yerini alırsa gerçek değişimin olacağı ve bu değişimde de öğretmenin rolünün büyük olduğudur. Bu sebeple öğretmenlerin BİT kullanımı üzerine düşünme becerilerinin de desteklenmesinin gerekliliğine vurgu yapılmıştır (Tsai ve Chai, 2012). Dolayısıyla öğrencilerin teknolojiyi etkin kullanımlarını sağlamak için öncelikle öğretmenlerin bu beceriye sahip olması gerekir (Akkoyunlu ve Orhan, 2003; Fullan, 1991). Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, Türkiye, omer.ursavas@erdogan.edu.tr 2 Gazi Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, Türkiye, sami@gazi.edu.tr 3 Liverpool John Moores Üniversitesi, Fen Fakültesi, Doğal Bilimler ve Psikoloji Bölümü, İngiltere, D.Mcilroy@ljmu.ac.uk 1 136 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Dutt-Doner, Allen ve Corcoran (2006) okullara BİT’leri uyarlamayı kolaylaştırmak için atılacak en önemli adımlardan birinin öğretmen yetiştirme programlarını mercek altına almak olduğunu belirtmiştir. Bu programlarda teknoloji uyarlamasının etkili yapılmasının olumlu gelişmeleri tüm okullara yansıtabileceği vurgulanmaktadır. Ancak öğretmen adaylarının hizmet öncesi aldıkları eğitimle gerçek sınıf uygulamaları arasında farklılıklar bulunmaktadır. Bu durum ise öğretmen yetiştiricilerini zor durumda bırakmaktadır (Şahin, 2012). Bu genel sorun tüm dünyada olduğu gibi Türk Eğitim sisteminde de etkilerini göstermektedir. Türkiye’deki öğretmen eğitimi programına baktığımızda öğretmen adayları 4 yıllık bir lisans eğitiminden sonra öğretmen olabilmektedirler. Yaklaşık olarak 150 krediden oluşan bu eğitim; mesleki, teknolojik ve konu alanına yönelik ders ve etkinlikleri kapsamaktadır. Yükseköğrenimden elde edilen öğretmen eğitimi raporuna göre; öğretmen eğitimi programları yüzde 50-60 konu alanı, yüzde 25-30 ilgili meslek öğrenimi ve yüzde 15-20 her bir programın özelliği ile ilgili genel kültür dersler içermektedir. (YOK, 2007). Teknoloji eğitimi açısından iki çeşit ders vardır. Bunlardan biri öğretmen adaylarına teknolojik bilgi sağlamayı amaçlayan temel bilgisayar dersi, diğeri ise teknolojiyi öğretimlerine uyarlama becerilerini geliştirmeyi amaçlayan öğretim tasarımı ve materyal geliştirme dersidir. Ancak, araştırmalar öğretmen eğitiminde yer alan bu derslerin öğretmen adaylarından beklenen bu becerileri geliştirmede yetersiz olduğunu göstermiştir (Çoklar, Kılıçer ve Odabaşı, 2007; Sami, 2012). Öğretmen adayları hizmet öncesi eğitim sürecinde edinmeleri gereken tutum ve becerileri meslek hayatına başladıklarında kullanmaktadırlar. Bu süreçte kazanılan tutumların etkililiği bu süreçte belirlenmeli ve varsa sorunlar çözülmelidir. Bu bağlamda sorulması gereken soru şu olmalıdır: Öğretmen adaylarının teknoloji kullanımına yönelik davranışsal niyetlerini nasıl değerlendirebiliriz? Bu değerlendirme ise Teknoloji Kabul Modeli (TKM) ile yapılabilir. Alan yazındaki çalışmalar incelendiğinde öğretmen adaylarının teknoloji kullanımını inceleyen çeşitli model ve kuramlara dayanan araştırmalara rastlanmaktadır. Bu çalışmanın amacı ise son sınıf öğretmen adaylarının teknoloji kabul ve kullanımlarına yönelik davranışsal niyetlerinin TKM kullanılarak ortaya koyulmasıdır. Ayrıca aşağıdaki araştırma sorularının yanıtları aranmıştır: 1-Öğretmen adaylarının teknoloji kabullerini açıklamada TKM’nin geçerliliği nedir? 2-TKM’ye ait değişkenler farklı branşlarda öğretmenlik eğitimi alan öğretmen adayları açısından nasıl değişmektedir. Teknoloji Kabul Modeli Davis (1989) tarafından geliştirilen TKM kullanıcıların teknolojiyi nasıl kabul ettiklerini ve kullandıklarını ortaya çıkarmayı amaçlayan bir modeldir. Pek çok araştırmacı gerçekleştirdikleri çalışmalarda teknoloji kabul modelinin gücünü açıklamaya çalışmışlardır ve birbirleri ile tutarlı sonuçlar elde etmişlerdir. Modelin kuramsal temeli Ajzen ve Fishbein (1980) tarafından geliştirilen SDK’ya (Sebepli Davranış Kuramı) dayanmaktadır. SDK birey davranışının kendi iradesi ve isteğiyle gerçekleştiğini savunur. Ajzen (1991) ise Planlı Davranış Kuramında (PDK) bireyin elinde olmayan faktörlerin davranışını etkileyebileceğini öne sürmüştür. Hem SDK hem de PDK üzerine çalışmalar yapılmış ve geçerliliği üzerine kanıtlar sunulmuştur. Her iki model de inanç, tutum, niyet ve davranış ilişkisinin kullanım üzerindeki etkileri ve nedenlerini açıklamak veya tahmin edebilmek amacıyla geniş çapta kullanılmıştır. Bu iki kuramı temel alan teknoloji kabul modelinin bir sistemin kullanımını %40 civarında tahmin ettiğine dair kanıtlar mevcuttur (Legris, Ingham ve Collerette, 2003). Model beklentilerin ve tutumların teknolojiyi nasıl etkilediğini de az da olsa ortaya çıkartmıştır (Silvo ve Pan, 2005; Teo, 2009). 137 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Araştırma Modeli ve Hipotezler TKM bireylerin sistem kullanımını ortaya çıkarmak amacıyla farklı alanlarda kullanılmış ve doğruluğu ispatlanmış bir kuramsal çerçeve olarak karşımıza çıkmaktadır. Kullanım alanları genellikle internet, sosyal ağlar, e-ticaret, hastane vb. teknoloji kullanımının olduğu sistemlerdir. Son yıllarda öğretmen adaylarının teknoloji kabul ve kullanımlarını belirlemek amacıyla kullanılan çalışmalara rastlanmaktadır (Kiraz ve Ozdemir, 2006; Ma, Andersson, & Streith, 2005; Teo, 2009). Teknoloji kullanımını etkilediği düşünülen pek çok değişken alan yazında incelenmiş ancak kullanıcıların yeni bir teknolojiye adapte olmasında en etkili olduğu düşünülen ve en çok incelenen iki değişken algılanan kullanışlılık ve algılanan kullanım kolaylığı olmuştur (Davis, 1989; Szajna, 1996; Venkatesh, 2000). Şekil 1’de görüldüğü gibi davranışsal niyet doğrudan kullanıma yönelik tutumdan etkilenmektedir. Ayrıca algılanan kullanışlılık dolaylı ve doğrudan; algılanan kullanım kolaylığı da dolaylı olarak davranışsal niyet üzerinde etkilidir. Algılanan kullanım kolaylığı ve algılanan kullanışlılık kullanıma yönelik tutumu ortaklaşa etkilerken algılanan kullanım kolaylığı algılanan kullanışlılığı doğrudan etkilemektedir. X1 X2 X3 X9 Algılanan Kullanışlılık X1 X1 X1 0 1 2 Kullanıma yönelik tutum H4 3 H1 H2 X4 X1 H5 Davranışsal niyet 5 H3 X7 4 X1 X1 X5 X6 X1 6 Algılanan Kullanım Kolaylığı X8 Şekil 1. Araştırma Modeli Algılanan Kullanışlılık (AK) Algılanan kullanışlılık kişinin belli bir sistemi kullandığında iş performansındaki artışa dair algı derecesi olarak tanımlanmıştır (Davis, 1989). Davis ve diğerleri (1989) kullanım niyetinin en etkili belirleyicisinin algılanan kullanışlılık olduğunu belirtmişlerdir. Bir başka ifadeyle de eğer bir teknolojiyi kullanmanın yararlı olacağına ya da olmayacağına dair bir algı oluşursa bu kullanım niyetini de etkileyecektir. Buna göre bu araştırmada algılanan kullanışlılıkla ilgili aşağıdaki hipotezler test edilecektir. H1: Algılanan kullanışlılığın davranışsal niyet üzerine anlamlı bir etkisi vardır. H2: Algılanan kullanışlılık kullanıma yönelik tutumu üzerine anlamlı bir etkisi vardır. Algılanan Kullanım Kolaylığı (AKK) Algılanan kullanım kolaylığı kişinin belli bir sistemi kullanmanın kolaylığına dair algı derecesini ifade etmektedir (Davis, 1989). AKK ayrıca sistemi kullanmak için kullanıcının göstermesi gereken çaba olarak da ifade edilmiştir (Davis, 1989). Davis ve diğerleri (1989) algılanan kullanım kolaylığının kullanım niyetini tahmin etmede ikinci en etkili değişken olduğunu ve algılanan kullanışlılığı ve kullanıma yönelik tutumu doğrudan, kullanıma yönelik niyeti ise dolaylı olarak etkilediğini öne sürmüşlerdir. Ancak, bu konuda alan yazında farklı araştırma sonuçları da vardır. 138 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Sonuçlar, kullanılan teknoloji ve kuruma göre değişkenlik göstermektedir. Bu araştırmada algılanan kullanım kolaylığına ilişkin aşağıdaki hipotezler test edilecektir. H3: Algılanan kullanım kolaylığının bilgisayar kullanım tutumu üzerine anlamlı bir etkisi vardır. H4: Algılanan kullanım kolaylığının algılanan kullanışlılık üzerine anlamlı bir etkisi vardır. Kullanıma Yönelik Tutum (KYT) Fishbein ve Ajzen (1975) tutumu belli bir teknolojiyi kullanma davranışı gösterecek olan kişinin o davranışın gerçekleşmesine yönelik olan olumlu veya olumsuz olan değerlendirmesi şeklinde açıklamıştır. Ajzen ve Fishbein’e (1980) göre, bir sisteme yönelik tutumlar niyetleri etkilemekte, bu da akabinde nesneyle ilgili davranışı, yani kullanımını etkilemektedir. Bu bilgiler ışığında bu araştırmada aşağıdaki hipotez test edilecektir. H5: Kullanıma yönelik tutumun davranışsal niyet üzerine anlamlı bir etkisi vardır. Davranışsal Niyet (DN) Ajzen ve Fishbein (1980) davranışsal niyeti kişinin bir davranışı gerçekleştirme ihtimalinin bir ölçüsü olarak belirtmiştirler. Davranışsal niyet ve gerçek kullanım değişkenleri arasında çoğunlukla mükemmel bir uyum olmamasına rağmen, kişiler genellikle kendi niyetleri doğrultusunda hareket ederler (Ajzen ve Fishbein, 1980). TKM’de gerçek kullanım, kullanım niyeti tarafından açıklanmaktadır. Bu çalışmada davranışsal niyet bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. Araştırmaya katılan öğretmen adaylarının tümü teknolojiyi akademik ve kişisel ihtiyaçlarından dolayı kullandıkları için adayların pek çoğu teknolojinin sınıf içi uygulamalarında deneyimsizlerdir. Bu nedenle araştırmada davranışsal niyetin gerçek kullanım değişkenin yerine kullanılması uygun görülmüştür. Buna ek olarak, kullanım niyeti ve gerçek kullanım arasında ilişki olduğunu gösteren çok sayıda çalışma vardır (Davis ve diğerleri, 1989; Hu, Clark ve Ma, 2003; Kiraz ve Özdemir, 2006; Taylor ve Todd, 1995). Ayrıca alan yazında, öğretmen/öğretmen adayları ve üniversite öğrencilerinin teknoloji kullanımına yönelik davranışsal niyetlerinin ölçüldüğü pek çok araştırma da yapılmıştır (Becit-İşçitürk, 2012; Hu ve diğerleri, 2003; Liaw ve Huang, 2003; Teo, 2009, Teo ve diğerleri, 2010; Teo, Ursavaş ve Bahçekapılı, 2011; Ursavaş, 2014). Sonuç olarak araştırma hipotezlerinin test edilmesi ile öğretmen adaylarının bilişim teknolojilerini kabul düzeyleri ve kullanma niyetinde etkili faktörler ortaya konacaktır . Yöntem Katılımcılar ve Verilerin Toplanması Araştırmanın katılımcıları Karadeniz Teknik Üniversitesi Eğitim Fakültesinde öğrenimlerine devam eden 973 (583 Kız, 390 Erkek) üçüncü ve dördüncü sınıf öğretmen adayından oluşmaktadır. Öğretmen adaylarının disiplinlere göre dağılımı 324 (203 Kız, 121 Erkek) sınıf öğretmeni adayı, 219 (140 Kız, 79 Erkek) ilköğretim matematik öğretmeni adayı, 191 (95 Kız, 96 Erkek) sosyal bilgiler öğretmen adayı ve 239 (145 Kız, 94 Erkek) fen bilgisi öğretmen adayıdır. Katılımcıların yaş ortalaması 21.39 (SD=1.54) dur. Katılımcıların %68.2’si evde veya okulda kullanabildikleri bir bilgisayara sahiptir; günlük bilgisayar kullanım süreleri ortalama 2.20 saattir (SD=0.82) ve ortalama 3.91 yıldır (SD=0.98) bilgisayar kullanmaktadırlar. Katılımcılar araştırmaya gönüllülük esasına göre dâhil edilmiş olup herhangi bir ücret ödenmemiş ve veriler ders saatlerinde ve ilgili öğretim elemanından izin alınarak gerçekleştirilmiştir. Ölçeği cevaplama süresi 10-12 dakika olup yapılan araştırma ve ölçekte yer alan maddelere ilişkin cevaplama öncesinde öğrenciler bilgilendirilmiştir. Ayrıca öğrencilerin vermiş oldukları cevapların saklı tutulacağı ve sadece bu araştırma çerçevesinde kullanılacağı vurgulanmıştır. Araştırmaya dâhil edilen öğrencilerin tümü adaylık sürecinin son iki yılı içerisinde olup üniversite ders geçme yönetmeliği gereği Temel Bilgi Teknolojileri dersini almışlardır. 139 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Veri Toplama Aracı Araştırmada iki kısımdan oluşan bir ölçme aracı uygulanmıştır. Birinci kısım katılımcıların demografik özelliklerini, ikinci kısım ise teknoloji kabul modelinde yer alan dört faktör altında toplamda 16 maddeyi içermektedir. Her bir faktör dörder maddeden oluşmuştur. Ölçüm maddeleri, daha önce yayınlanmış bir araştırma olan Teo, Ursavaş ve Bahçekapılıdan (2011) alınmıştır. Ölçme aracında yer alan maddelere algılanan kullanışlılık (AE), algılanan kullanım kolaylığı (AKK), kullanıma yönelik tutum (KYT) ve davranışsal niyettir (DN). Her bir faktör beşli Likert tipinde (1=Kesinlikle Katılmıyorum ve 5=Kesinlikle katılıyorum) derecelendirilmiştir. Türkçe ölçme aracında yer alan faktörlere ilişkin güvenirlik analizi 110 öğrenci ile tamamlanmıştır. Yapılan güvenirlik analizinde her bir faktör kabul edilebilir güvenirlilik sınırları içerisinde kalmıştır (AK:0.940; AKK:0.951; KYT:0.899 ve DN:0.832) (Teo ve diğerleri, 2011). Bulgular Araştırmanın bulguları kullanılan istatistik tekniklere göre iki bölüme ayrılmıştır. Birinci bölümde; betimleyici istatistiklere ve güvenilirlik ve geçerlilik analizlerine yer verilmiştir. İkinci bölümde ise araştırma hipotezlerinden kurulu yapısal eşitlik modelinde yer alan değişkenlere ve değişkenler arası doğrudan ve dolaylı ilişkilere ait tahminlere, bu tahminlerin anlamlılık düzeylerine ve model uyumu sonuçlarına yer verilmiştir. Betimleyici İstatistikler Tablo 1, araştırma modelinde yer alan faktörlere (AK, AKK, KYT ve DN) ait ortalamaları puanları göstermektedir. Tüm gruplara ait madde ortalama puanları ölçeğin orta kesme noktası olan 3.00’dan büyüktür ve 3.51 ile 4.51 arasında değişmektedir. Bu, tüm gruplardan elde edilen ortalamaların tamamının da olumlu yönde olduğunun göstermektedir. Tüm gruplarda standart madde sapma değerlerine baktığımızda ise birkaç değer dışındaki tüm sapmaların 1.00’dan düşük olduğu hesaplanmıştır. Başka bir söylemle gruplara ait ölçüm skorlarının ortalama skorlarının etrafında olduğudur. Tablo 1. Ortalama, Standart Sapma, Çarpıklık ve Basıklık Katsayıları AK1 AK2 AK3 AK4 AKK1 AKK2 AKK3 AKK4 KYT1 KYT2 KYT3 KYT4 DN1 DN2 DN3 DN4 Tüm Gruplar M SD Sk K 4.17 .91 -1.40 2.04 4.32 .76 -1.01 .89 4.15 .85 -.78 .18 4.24 .80 -.81 .24 3.76 .90 -.36 -.08 3.85 .90 -.62 .42 3.65 .98 -.53 .09 3.71 .96 -.57 .18 4.06 .89 -.83 .52 4.20 .84 -.81 .17 4.10 .86 -.79 .45 4.19 .83 -.82 -.69 4.09 .85 -.69 .09 4.11 .82 -.61 -.09 3.80 .99 -.59 -.06 4.15 .81 -.80 .56 İlköğretim Öğrt. M SD Sk K 4.51 .74 -1.89 4.81 4.43 .72 -.105 .40 4.16 .85 -.58 -.57 4.25 .81 -.66 -.51 3.78 .87 -.34 .01 3.90 .87 -.65 .57 3.61 .96 -.35 -.02 3.70 .95 -.53 .17 4.03 .91 -.67 .07 4.24 .80 -.49 -1.19 4.16 .82 -.57 -.40 4.23 .81 -.64 -.64 4.11 .85 -.64 -.07 4.09 .82 -.39 -.64 3.88 .95 -.54 -.14 4.17 .84 -.74 .12 Matematik Öğrt. M SD Sk K 3.89 .95 -.87 .79 4.11 .80 -.84 .80 3.85 .90 -.63 .27 4.02 .83 -.70 .59 3.67 .83 -.24 .03 3.75 .81 -.37 .26 3.59 .86 -.42 .11 3.63 .92 -.44 -.01 3.84 .86 -.83 1.02 3.95 .83 -.71 .69 3.76 .89 -.61 .40 3.84 .83 -.63 .72 3.77 .83 -.43 .19 3.86 .82 -.61 .57 3.51 1.01 -.37 -.26 3.81 .83 -.67 .54 Sosyal Bilgiler Öğrt. M SD Sk K 4.39 1.05 -1.85 2.79 4.43 .78 -1.59 3.17 4.47 .75 -1.32 1.03 4.48 .76 -1.48 1.83 3.79 1.04 -.60 -.02 3.74 1.00 -.56 .05 3.69 1.05 -.52 -.23 3.73 .98 -.50 -.04 4.17 .90 -1.12 1.25 4.42 .82 -1.44 1.76 4.30 .84 -1.24 1.87 4.42 .81 -1.51 2.14 4.30 .84 -1.24 1.61 4.34 .80 -1.05 .45 3.94 1.07 -.94 .34 4.45 .69 -1.14 1.11 Fen Bilgisi Öğrt. M SD Sk K 4.20 .85 -1.12 1.49 4.26 .73 -.70 .03 4.16 .79 -.86 1.12 4.24 .74 -.73 .49 3.81 .88 -.23 -.58 3.97 .90 -.82 .83 3.74 1.04 -.86 .58 3.77 .99 -.82 .68 4.22 .84 -.94 .52 4.19 .85 -.94 .69 4.17 .76 -.74 .67 4.27 .77 -.89 .37 4.19 .80 -.70 -.14 4.18 .77 -.66 -.05 3.85 .92 -.57 .15 4.20 .71 -.80 1.29 Parametre tahminlerinde parametrik bir teknik olan maksimum olasılık tekniği kullanılmıştır. Bu teknik çok değişkenli normallik varsayımının karşılanmasını gerekli kılmaktadır. Ayrıca çok değişkenli normallik için gözlenen değişkenlerin her birinin tek değişkenli normalliğe sahip olması da gerekmektedir. Kline’a (2005) göre tek değişkenli normalliğin varsayılabilmesi için ilgili değişkene ait çarpıklık ve basıklık değerlerinin sırasıyla |3.0| ve |10.0| aşmaması yeterlidir. Bu bağlamda, değişkenlere değerleri hesap edilmiş ve çarpıklığın -1.89 - 0.24 aralığında basıklığın ise 0.01 - 4.81 aralığında değiştiği görülmüştür. Bu bulgular tüm değişkenler için tek değişkenli normalliğin 140 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy varsayılabileceğini göstermiştir. Çok değişkenli normallik testi için ise Mardia’nın normalleştirilmiş çok değişkenli basıklık katsayısı hesaplanmıştır. Araştırmada yer alan gruplar (tüm örneklem, sınıf öğretmenliği, matematik öğretmenliği, sosyal bilgiler öğretmenliği, fen bilgisi öğretmenliği) için bu katsayı sırasıyla 137.35, 132.07, 101.96, 93.38 ve 113.03 hesaplanmıştır. Çok değişkenli normallik için kritik değer Raykov ve Marcoulides’in (2008) önerdiği p(p + 2) denklemine göre hesap edilmiş ve 288 olarak bulunmuştur. Denklemde p gözlenen değişkenlerin (ölçek maddelerinin) sayısıdır ve araştırma modeli kapsamında 16’dır. Elde edilen katsayıların bu kritik değerden düşük olması çok değişkenli normalliğin varsayılabileceğini göstermektedir. Yakınsak Geçerliliği Bir ölçeğin maddelerine verilen cevaplara ilişkin yakınsak geçerliliği test etmek amacıyla Fornell ve Larcker (1981) üç aşamadan oluşan bir yöntem önermiştirler. Bu aşamalar (1) ölçekte yer alan her bir faktöre ilişkin maddelerin güvenilirlik, (2) her bir faktöre ilişkin birleşik güvenilirlik ve (3) ortalama açıklanan varyansdır. İlk olarak bir maddenin güvenilirliği onun yer aldığı faktördeki faktör yük değeri ile belirlenir. Hair, Black, Babin ve Anderson’a (2010) göre bir maddenin faktör yük değeri 0.50 den büyük ise o maddenin güvenilirliğine kanaat getirmek için yeterlidir. Bu çalışmada ise değişkenlere ait faktör yük değerleri 0.66 ile 0.91 arasında değişmektedir. Böylece her bir faktöre ilişkin madde düzeyinde yakınsaklık geçerliliğinin yeterli olduğu sonucuna varılmıştır. İkinci olarak, her bir yapının birleşik güvenilirliğine bakılmıştır. Bazı araştırmalarda birleşik güvenilirliği Cronbach’ın alfa katsayısından elde edilmesine rağmen Hair ve ark. (2006) yapısal eşitlik modellemesi çalışmalarında her bir yapıya ilişkin güvenilirliğin hesaplanmasında birleşik güvenilirliğin kullanılmasını tavsiye etmişlerdir. Nunnally ve Berstein (1994) alfa değerinin 0.70 ve üstünde olduğunda birleşik güvenilirliğinin sağlandığına işaret etmişlerdir. Bu araştırmada her bir yapıya ilişkin hesaplanan birleşik güvenilirliği değerleri 0.81 ile 0.91 arasında değişmektedir. Yakınsak geçerliliğine ilişkin son olarak açıklanan ortalama varyans hesaplanmıştır. Açıklanan ortalama varyans her bir yapıya ilişkin değerler için ayrı hesaplanmıştır. Bu değerin 0.50’ye eşit ve yüksek olması yeterlidir (Fornell ve Larcker, 1981). Aksi takdirde yüksek oranda ölçüm hatası içerdiğine kanaat edilir (Segars, 1997). Araştırmada bütün gruplara ilişkin açıklanan ortalama varyans değerleri 0.53 ile 0.76 arasında değişmektedir. Tablo 2’de, bütün gruplara ilişkin faktör yapılarının yakınsaklık geçerliliğinin sağladığı gözükmektedir . Ayırma Geçerliliği Bir modelde yer alan faktörlerin ne derecede ayrıştığını ya da aralındaki farklılaşmayı belirler. Farrell (2010) bu durumu A, B, C, D gibi dört faktörden oluşan bir ölçme aracının her hangi bir faktörünün diğerlerinden ne kadar ayrıştığının ölçüsü olarak tanımlamıştır. Sonuç olarak faktörlerin birbirlerine benzememesi diğer yandan da belli bir düzeyde ilişkiye sahip olmaları beklenir. Ayırma geçerliliği bir faktöre ait ortalama açıklanan varyansın karekökü ile o yapının diğer yapılarla olan korelasyon katsayısının karşılaştırılması ile değerlendirilir. Faktörlere ait korelasyon ve açıklanan ortak varyans (AVE) değerleri Tablo 3’de gösterilmiştir. Köşegen üzerinde yer alan ve parantez içerisinde belirtilen değerler her bir yapıya ait açıklanan varyansın karekök değerleridir. Köşegen dışındaki satır ve sütunlarda yer alan değerler ise yapıların birileri arasındaki korelasyondur. Ayırma geçerliliği için köşegenler üzerinde yer alan değerlerin kendi satır ve sütun değerlerinden büyük olması gerekmektedir (Fornell ve Larcker 1981). Ayırma geçerliliğinden hem madde hem de yapı düzeyinde tatmin edici sonuçlar elde edilmiştir. Böylece araştırma modelinde yer alan faktörlerin ayırma geçerliliği yeterli kabul edilebilir. 141 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Tablo 2. Yakınsak Geçerliği Tüm Gruplar (973) Sınıf Öğrt. (324) Matematik Öğrt. (219) Sosyal Bilgiler Öğrt. (191) Fen Bilgisi Öğrt. (239) FY OAV BG FY OAV BG FY OAV BG FY OAV BG FY OAV BG .85 .69 .70 .84 .84 .60 .85 .66 .75 .83 .79 .58 .84 .70 .70 .85 .85 .61 .86 .66 .69 .75 .79 .53 .81 .83 .74 .74 .83 .84 .63 .87 .73 .82 .80 .81 .63 .87 .78 .84 .89 .89 .73 .91 .67 .74 .81 .81 .58 .84 .89 .82 .87 .91 .88 .76 .92 .72 .80 .87 .80 .64 .87 .71 .85 .89 .79 .67 .89 .71 .78 .80 .79 .59 .85 .90 .88 .87 .83 .86 .74 .92 .84 .84 .81 .90 .72 .91 .77 .84 .78 .84 .66 .88 .84 .83 .69 .82 .64 .87 Algılanan Kullanışlılık (AK) AK1 .69 .59 AK2 .72 AK3 .83 AK4 .82 Algılanan Kullanım Kolaylığı (AKK) AKK1 .75 .56 AKK2 .52 AKK3 .84 AKK4 .83 Kullanıma Yönelik Tutum (KYT) KYT1 .76 .66 KYT2 .83 KYT3 .88 KYT4 .83 Davranışsal Niyet (DN) DN1 .85 .71 DN2 .85 DN3 .79 DN4 .86 Not: FY faktör analizi sonucunda herbir maddeye ait faktör yükü; BG birleşik güvenirlik katsayısı (Σλ)2 / (Σλ)2 + (Ση) formülü ile hesaplanmıştır; OAV ortalama açıklanan varyans (Σλ2) / (Σλ2) + (Ση) formülü ile hesaplanmıştır. Tablo 3. Ayırma Geçerliği Tüm Gruplar AK AK AKK KYT DN AK (.77) AKK .43* İlköğretim Öğrt. AKK KYT DN AK (.77) AKK KYT (.76) (.75) .47* (.79) .69* .47* (.81) .70* .56* (.87) DN .70* .50* .79* (.84) .68* .57* .84* KYT Matematik Öğrt. Sosyal Bilgiler Öğrt. DN AK AKK KYT (.78) .39* (.79) .66* .34* (.86) .70* .44* Fen Bilgisi Öğrt. DN AK AKK KYT DN (.72) .39* (.85) (.80) .66* .42* .78* (.84) .69* .47* .51* (.76) (.81) .67* .52* (.76) .72* (.81) .65* .49* .72* (.80) Tabloda yeralan bütün korelasyonlar p<.001 düzeyinde anlamlıdır. Köşegen üzerinde yer alan parantez içerisinde belirtilmiş değerler , ortalama açıklanan varyans değerlerinin kareköküdür; diğer değerler ise, yapılar arası korelasyon katsayılarıdır Yapısal Modelin Testi Araştırmada kullanılan yapısal modelin uygunluğu IBM SPSS AMOS 21 programı kullanılarak test edilmiştir. Araştırmacılar model uygunluğu için farklı uyum indeksleri kullanmışlardır. Brown (2006) bu uyum indekslerini tam uyum, hassas uyum ve kıyaslamalı uyum olmak üzere üç kategoride değerlendirmiştir. Tam uyum indeksleri önerilen modelin, gözlenen verileri ne kadar iyi ölçtüğünü test eder. En sık kullanılan uyum indeksleri ise χ2 ve SRMR’dir. χ2 değeri örneklem büyüklüğüne duyarlı ve örneklem büyüdükçe anlamlı farklılaşma eğilimindedir. Hair ve ark (2006) serbestlik derecesinin (df) χ2’ye oranının da (χ2/df) yeterlik için bir ölçüt olacağını ve bu oranın 3 ve 3’ün altında olduğunda kabul edilebilir uyumu işaret ettiğini belirtmişlerdir. Hassas uyum indeksleri ise modelin karmaşıklığını dikkate alması dışında tam uyum indekslerine benzer. Örnek olarak RMSEA indeksini verebiliriz. Son olarak, karşılaştırmalı uyum indeksleri, alternatif bir modeli değerlendirmek için temel modele göre uyumuna bakan indekslerdir (Harrington, 2009). Karşılaştırmalı uyum indekslerine örnek ise CFI ve TLI indeksleridir. Tablo 4’de tüm gruplara ilişkin yapısal modelin sonuçları ve önerilen değerler gösterilmiştir. 142 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Table 4. Önerilen Modele İlişkin Uyum İyiliği İndeksleri Uyum İndeks Sınır Tüm İlköğretim İndeksleri Değeri Örneklem Öğrt. χ2 χ2 /df GFI NFI TLI SRMR RMSEA CFI anlamsız p< 0.05 768,7 anlamsız 232,5 anlamsız p< 0.05 p< 0.05 Matematik Öğrt. 196,9 anlamsız p< 0.05 Sosyal Bilgiler Öğrt. Fen Bilgisi Öğrt. 120,9 anlamsız 218,2 anlamsız p< 0.05 p< 0.05 <3 1.94 2.34 1.99 1.22 2.20 =>0.90 0.91 0.92 0.90 0.92 0.92 =>0.90 0.91 0.93 0.89 0.93 0.86 =>0.90 0.94 0.95 0.93 0.98 0.92 <0.05 < 0.05 (iyi uyum) < 0.08 (zayıf uyum) 0.05 0.05 0.05 0.04 0.05 0.03 (0.02-0.03) 0.06 (0.05-0.07) 0.06 (0.05-0.08) 0.03 (0.00-0.05) 0.07 (0.05-0.08) 0.95 0.95 0.94 0.98 0.90 =>0.90 Araştırma kapsamında gruplara göre kurulan ve test edilen modellere ilişkin sonuçlara bakıldığında χ2 değeri haricindeki tüm indeksler kabul edilebilir olması nedeniyle modellerin uyumu yeterli görülmüştür. Tüm örnekleme ilişkin kurulan modelde (χ2 = 768.7, p<0.05; χ2 /df = 1.94; TLI = 0.94; CFI= 0.95; RMSEA=0.03 (LO90= 0.02, HI90= 0.03); SRMR=0.05 ), sınıf öğretmenliği adaylarına ilişkin kurulan model (χ2 =232.5, p<0.05; χ2/df = 2.34; TLI=0.95; CFI=0.95; RMSEA=0.06 ( LO90 = 0.05, HI90 = 0.07 ); SRMR = 0.05), matematik öğretmenliği adayları için kurulan model (χ2 = 196.9, p<0.05; χ2/df =1.99; TLI = 0.93; CFI= 0.94; RMSEA=0.06 (LO90 = 0.05, HI90 = 0.08); SRMR= 0.05 ), sosyal bilgiler öğretmenliği için kurulan model ( χ2 = 120.9, p<0.05; χ2 /df = 1.22; TLI = 0.98; CFI = 0.94; RMSEA = 0.03 ( LO90 = 0.00, HI90 = 0.05 ); SRMR = 0.04 ) ve fen bilgisi öğretmen adayları için kurulan model katsayıları ( χ 2 = 218.2, p<0.05; χ2 /df = 2.20; TLI = 0.92; CFI = 0.90; RMSEA = 0.07 ( LO90 = 0.05, HI90 = 0.08 ); SRMR = 0.05) hesaplanmıştır. Bütün modellerde davranışsal niyet algılanan kullanım kolaylığı, algılanan kullanışlılık ve kullanıma yönelik tutum tarafından tahmin edilmiştir . Yol Analizi Sonuçları Tablo 5’de yol analizi sonuçları sunulmuştur. Yol analizinde iki tür etki vardır. Bunlar doğrudan ve dolaylı etkilerdir. Yol analizinde bir değişkenden diğerine doğrudan ve tek yönlü bir ok çizildiğinde bu durum doğrudan etki olarak adlandırılır. Bir değişkenden bir başka değişkene tek yönlü bir ok çizildiğinde ve o değişkenden de bir başka değişkene tek yönlü ok çizildiğinde ise buna dolaylı etki adı verilir. Bir değişkene ait toplam etki ise o değişkenin doğrudan ve dolaylı etkilerin toplamından oluşur. Cohen’e (1988) göre etki büyüklüğü (d ile gösterilmektedir); 0.1’e kadar olursa küçük etkiyi, 0.3’e kadar orta olursa dereceli etkiyi ve 0.5’e kadar olursa büyük etkiyi göstermektedir. Şekil 2(a,b,c,d,e) bütün öğretmen adayları için model sonuçlarını göstermiştir. Buna göre H3 haricindeki bütün hipotezler kabul edilmiştir. Tüm örneklem açısından sonuçlara bakıldığında davranışsal niyetin en baskın yordayıcısı 0.648 toplam etki ile algılanan kullanışlılıktır. Bunu kullanıma yönelik tutum (d=0.595) ve algılanan kullanım kolaylığı (d=0.408) izlemektedir. Algılanan kullanışlılık, kullanımına yönelik tutum ve algılanan kullanım kolaylığı kullanıma yönelik niyetin %67’sini açıklamaktadır. Modelde yer alan diğer değişkenlerden olan kullanıma yönelik tutumu algılanan kullanışlılık (d=0.604) ve algılanan kullanım kolaylığı (d=0.473) izlemektedir. Algılanan kullanışlılık ve algılanan kullanım kolaylığı ise kullanıma yönelik tutum üzerindeki varyansın %51’ini açıklarken algılanan kullanım kolaylığı tek başına d=0.438’lik toplam etki ile algılanan kullanışlılığın %19’unu açıklamaktadır. Sonuç olarak tüm öğretmen adayları için oluşturulmuş olan modelde davranışsal niyeti belirlemede en baskın faktör algılanan kullanışlılıktır. 143 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Sınıf öğretmenleri açısından sonuçlara bakıldığında davranışsal niyetin en baskın yordayıcısı 0.725 toplam etki ile bilgisayar kullanımına yönelik tutumdur. Bunu algılanan kullanışlılık (d=0.588) ve algılanan kullanım kolaylığı (d=0.492) izlemektedir. Algılanan kullanışlılık, kullanıma yönelik tutum ve algılanan kullanım kolaylığı kullanıma yönelik niyetin %73’ünü açıklamaktadır. Kullanıma yönelik tutumu 0.568 toplam etki ile algılanan kullanışlılık ve 0.564 toplam etki ile algılanan kullanım kolaylığı etkilemektedir. Algılanan kullanışlılık ve algılanan kullanım kolaylığı ise kullanıma yönelik tutum üzerindeki varyansın %56’sını açıklarken algılanan kullanım kolaylığı tek başına d=0.477’lik toplam etki ile algılanan kullanışlılığın %22’sini açıklamaktadır. Sonuç olarak sınıf öğretmenliği öğretmen adayları için oluşturulmuş olan modelde davranışsal niyeti belirlemede en baskın faktör kullanıma yönelik tutumdur. Matematik öğretmen adayları açısından sonuçlara bakıldığında, davranışsal niyetin en baskın yordayıcısı 0.683 toplam etki ile algılanan kullanışlılıktır. Bunu kullanıma yönelik tutum (d=0.560) ve algılanan kullanım kolaylığı (d=0.356) izlemektedir. Algılanan kullanışlılık, kullanıma yönelik tutum ve algılanan kullanım kolaylığı kullanıma yönelik niyetin %67’sini açıklamaktadır. Kullanıma yönelik tutumu 0.622 toplam etki ile algılanan kullanışlılık ve 0.348 toplam etki ile algılanan kullanım kolaylığı etkilemektedir. Algılanan kullanışlılık ve algılanan kullanım kolaylığı ise kullanıma yönelik tutum üzerindeki varyansın %44’ünü açıklarken algılanan kullanım kolaylığı tek başına 0.392’lik toplam etki ile algılanan kullanışlılığın %15’ini açıklamaktadır. Sonuç olarak matematik öğretmeni adayları için oluşturulmuş olan modelde davranışsal niyeti belirlemede en etkili faktör algılanan kullanışlılıktır. AK .28* .57* KYT .48* .60* DN .25* AKK Şekil 2a: Tüm Gruplar AK .33* .62* .72* KYT .48* AK .18* .57* DN KYT .39* .29* .56* DN .52* DN .10 AKK AKK Şekil 2b: İlköğretim AK Şekil 2c: Matematik .39* .59* AK .30* .55* KYT .39* .46 * BI KYT .52* .19* .23* AKK AKK Şekil 2d: Sosyal Bilgiler Şekil 2e: Fen Bilgisi Şekil 2. Yol Analizi Sonuçları 144 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Sosyal Bilgiler öğretmenleri açısından sonuçlara bakıldığında davranışsal niyetin en baskın tahmin edicisi 0.664 toplam etki ile algılanan kullanışlılıktır. Bunu kullanıma yönelik tutum (d=0.464) ve algılanan kullanım kolaylığı (d=0.350) izlemektedir. Algılanan kullanışlılık, kullanıma yönelik tutum ve algılanan kullanım kolaylığı kullanıma yönelik niyetin %60’ını açıklamaktadır. Kullanıma yönelik tutumu 0.593 toplam etki ile algılanan kullanışlılık ve 0.425 toplam etki ile algılanan kullanım kolaylığı etkilemektedir. Algılanan kullanışlılık ve algılanan kullanım kolaylığı ise kullanıma yönelik tutum üzerindeki varyansın %47’sini açıklarken algılanan kullanım kolaylığı tek başına 0.394’lik toplam etki ile algılanan kullanışlılığın %15’ini açıklamaktadır. Bunun sonucunda sosyal bilgiler öğretmen adayları için oluşturulmuş olan modelde davranışsal niyeti belirlemede en baskın faktör algılanan kullanışlılıktır. Son olarak fen bilgisi öğretmenleri açısından sonuçlara bakıldığında davranışsal niyetin en baskın tahmin edicisi 0.588 toplam etki ile algılanan kullanışlılıktır. Bunu bilgisayar kullanıma yönelik tutum (d=0.519) ve algılanan kullanım kolaylığı (d=0.426) izlemektedir. Algılanan kullanışlılık, kullanıma yönelik tutum ve algılanan kullanım kolaylığı kullanıma yönelik niyetin %57’sini açıklamaktadır. Kullanıma yönelik tutumu 0.554 toplam etki ile algılanan kullanışlılık ve 0.521 toplam etki ile algılanan kullanım kolaylığı etkilemektedir. Algılanan kullanışlılık ve algılanan kullanım kolaylığı ise kullanıma yönelik tutum üzerindeki varyansın %49’unu açıklarken algılanan kullanım kolaylığı tek başına 0.516’lık toplam etki ile algılanan kullanışlılığın %26’sını açıklamaktadır. Sonuç olarak fen bilgisi öğretmeni öğretmen adayları için oluşturulmuş olan modelde davranışsal niyeti belirlemede en baskın faktör algılanan kullanışlılıktır. Ayrıca her gruba ait doğrudan, dolaylı ve toplam etkiler Tablo 5 ‘de özetlenmiştir. 145 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Fen Bilgisi Sosyal Bilgiler Matematik Sınıf Bütün Örneklem Tablo 5. Doğrudan, Dolaylı ve Toplam Etkiler Standartlaştırılmış Tahminler Doğrudan Dolaylı Toplam Tahmin edilen Tahmin eden Davranışsal Niyet (R2 = 0.676 ) AK AKK KYT .288 --.595 .360 .408 --- .648 .408 .595 Kullanıma yönelik tutum (R2 = 0.519 ) AK AKK .604 .209 --.264 .604 .473 Algılanan Kullanışlılık (R2 = 0.192 ) AKK .438 --- .438 Davranışsal Niyet (R2 = 0.737 ) AK AKK KYT .176 --.725 .412 .492 --- .588 .492 .725 Kullanıma yönelik tutum (R2 = 0.567 ) AK AKK .568 .293 --.271 .568 .564 Algılanan Kullanışlılık (R2 = 0.227 ) AKK .477 --- .477 Davranışsal Niyet (R2 = 0.674 ) AK AKK KYT .335 --.560 .348 .326 - .683 .326 .560 Kullanıma yönelik tutum (R2 = 0.448 ) AK AKK .622 .104 --.244 .622 .348 Algılanan Kullanışlılık (R2 = 0.153 ) AKK .392 --- .392 Davranışsal Niyet (R2 = 0.608 ) AK AKK KYT .389 --.464 .275 .350 --- .664 .350 .464 Kullanıma yönelik tutum (R2 = 0.477 ) AK AKK .593 .191 --.234 .593 .425 Algılanan Kullanışlılık (R2 = 0.155 ) AKK .394 --- .394 Davranışsal Niyet (R2 = 0.571 ) AK AKK KYT .301 --.519 .287 .426 --- .588 .426 .519 Kullanıma yönelik tutum (R2 = 0.496 ) AK AKK .554 .235 --.286 .554 .521 Algılanan Kullanışlılık (R2 = 0.266 ) .516 --- .516 AKK 146 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Tartışma, Sonuç ve Öneriler Bu araştırmanın amacı öğretmenlik eğitimlerine devam eden üçüncü sınıf ve son sınıf öğretmen adaylarının BT’lerin kullanımına yönelik davranışsal niyetlerini inceleyerek teknoloji kabul modelinin geçerliliğini ortaya koymaktır. Sonuçlar TKM’nin geçerli ve hassas bir model olduğunu, algılanan kullanışlılık ve kullanıma yönelik tutumun doğrudan, algılanan kullanışlılık ve algılanan kullanım kolaylığının ise dolaylı olarak davranışsal niyete etki ettiğini göstermektedir. Buna ek olarak önerilen modelde yer alan faktörler (AKK, AK ve KYT) öğretmen adaylarının teknoloji kullanımına yönelik davranışsal niyetlerindeki varyansın tüm örneklem için %67,6’sını, sınıf öğretmenliği için %73,7’sini, matematik öğretmenliği için %67,4’ünü, sosyal bilgiler öğretmenliği için %60,8’ini ve fen bilgisi öğretmenliği için %57,1’ini sırasıyla açıklamıştır. Bu farklılığın sebebi ise farklı branşlarda öğretmenlik eğitimi alan adayların teknoloji kullanımına yönelik tutumları ve beklentilerinden kaynaklandığı söylenilebilir. Öte yandan tüm sonuçlar benzeri araştırmalarda bulunan davranışsal niyetin açıklanma oranının üzerindedir (Legris, Ingham ve Collerette, 2003; Silvo ve Pan, 2005; Teo, 2009; 2010; 2011). Algılanan kullanışlılık açısından sonuçlar değerlendirildiğinde davranışsal niyet üzerinde doğrudan ve dolaylı olumlu ve anlamlı etkiler hesaplanmıştır. Bu bulgu, teknolojiyi kullanmanın bireyin işinde yarar sağlayacağını dolayısıyla o teknolojiye yönelik kullanım niyetini arttıracağını göstermektedir. Ayrıca algılanan kullanışlılığın teknoloji kullanıma yönelik tutum üzerinden de davranışsal niyete dolaylı etkisi olduğu bulunmuştur. Sınıf öğretmeni adayları haricindeki diğer branşlarda davranışsal niyet üzerindeki varyansı en çok bu faktörün açıkladığı görülmektedir. Davis ve diğerleri (1989) algılanan kullanışlılığın niyeti belirlemede en önemli faktör olduğunu söylemişlerdir. Ancak bu araştırmada niyeti tahmin etme açısından doğrudan ve dolaylı etkisine bakıldığında sınıf öğretmeni adayları için toplam etki açısından algılanan kullanışlılık ikinci sırada yer almıştır. Bu bize sınıf öğretmeni adayları açısından bakıldığında kullandıkları BİT’lere yönelik davranışsal niyetlerini belirlemede o teknolojinin işine sağladığı faydanın etkisinden daha önemli başka etkilerin olduğunu göstermektedir. Benzeri araştırmalarda da algılanan kullanışlılığın niyet üzerinde olumlu ve anlamlı etkileri bulunmuştur (Liaw, 2002; Ma, Andersson ve Streith, 2005; Turan ve Çolakoğlu, 2008; Teo, 2011; Teo, Luan ve Sing, 2008; Teo ve Schaik, 2009; Teo, 2009; El-Gayar, Moran, ve Hawkes, 2011; Terzis ve Economides, 2011; Teo, Ursavaş ve Bahçekapılı, 2011; Teo ve Ursavaş, 2012; Escobar-Rodriguez ve Pedro Monge-Lozano, 2012; Teo, Ursavaş ve Bahçekapılı, 2012; Ursavaş, 2013). Öğretmen adaylarının öğretmenlik eğitimleri sırasında yapmış oldukları uygulamalarda BİT’lerin onların işlerine yaradığı algısının oluşmasının gelecekteki öğretmenlik yaşantılarında etkili olacağı çıkarımında bulunulabilir. Algılanan kullanım kolaylığının algılanan kullanışlılık üzerindeki etkileri TKM çalışmalarında sıklıkla inceleme odağını oluşturmaktadır. Çünkü bu iki değişken modelin temel faktörleridir. Kullanışlılık algısının kullanım kolaylığı algısından anlamlı bir şekilde etkilendiği görülmektedir. Teknolojinin kullanımı açısından bakıldığında bir teknolojiyi kullanırken veya kullanımını öğrenirken fazla çaba gerekmiyorsa o teknolojinin kullanımının kolay olduğu algısı oluşur (Ursavaş, 2014). Özellikle fen bilgisi öğretmen adayları durumunda algılanan kullanışlılığın algılanan kullanım kolaylığından etkilendiği daha nettir. Matematik ve sosyal bilimler öğrencilerinin birbirine oldukça yakın sınıf öğretmenlerinin ise bunlardan daha yüksek fakat fen bilgisi öğretmenliğinden düşük oluşu bir teknolojinin kullanışlılık algısının disipline göre farklılaştığını göstermektedir. Kullanıma yönelik tutumu etkileyen en önemli faktör algılanan kullanışlılık olmuştur. En fazla sınıf öğretmenleri adaylarında tutumdaki varyans açıklanmış bunu fen, sosyal ve matematik öğretmen adayları takip etmiştir. Davranışsal niyeti en fazla etkileyen değişken olarak tutum sınıf öğretmeni adaylarında görülmüştür. Bu bize sınıf öğretmeni adayları için pek çok teknolojinin sınıfta kullanılabileceği ve bu teknolojilerin kullanışlılığından ziyade kullanımlarına yönelik tutumun davranışsal niyet üzerinde daha fazla etkili olduğuna işaret edebilir. 147 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Davranışsal niyet üzerindeki dolaylı ve doğrudan etkiler incelendiğinde tutumun niyeti etkileyen en önemli faktör olduğu ve bunu sırasıyla algılanan kullanışlılık ve algılanan kullanım kolaylığının izlediği görülmüştür. Bir başka dikkat çeken sonuç ise algılanan kullanışlılığın davranışsal niyet üzerindeki etkisi sınıf öğretmeni ve matematik öğretmeni adaylarında dolaylı etkinin (tutum üzerinden) doğrudan etkiden daha yüksek oluşudur. Bu öğretmen adaylarında teknoloji kullanımına yönelik tutum oluşturmanın önemli olduğu ve gelecekte bu teknolojileri kullanmalarında tutumun etkisinin göz ardı edilemeyecek derecede önemli olduğudur. Bir diğer sonuç ise matematik öğretmenlerinde algılanan kullanım kolaylığının tutum üzerindeki etkisi anlamsız iken algılanan kullanışlılığın tutum üzerindeki etkisinin diğer branşlara göre daha yüksek ve anlamlı oluşudur. Bu matematik öğretmen adayları için bir teknolojinin kullanımının kolay olmasından ziyade o teknolojinin iş performansına artış sağlamasının oluşacak olan olumlu tutum için daha etkili olduğu şeklinde yorumlanabilir. Son olarak, araştırma bulguları benzeri çalışmalar paralelinde (Huang ve Liaw, 2005; Leigris ve diğerleri. 2003; Teo, 2008; Teo ve diğerleri, 2009) algılanan kullanışlılığın tutumu belirlemede anahtar bir değişken olduğunu göstermiştir. Diğer taraftan tutumun davranışsal niyeti pozitif yönde etkileyen ikinci değişken olduğu (sınıf öğretmeni adayları hariç) yine araştırma sonuçlarında görülmüştür. Öte yandan Davis ve arkadaşları (1989) bir teknolojinin kullanışlı oluşu ya da kullanımının kolay oluşunun bireyin o teknolojiyi kullanması için yeterli olabileceğini, olumlu tutum geliştirmesine gerek olmadığını belirtmişlerdir. Benzer olarak Swain (2006) öğretmen adaylarına sorulduğunda bilgisayar kullanmanın bir sürü yararından bahsedebileceklerini ancak bunun derslerinde bilgisayar kullanacakları anlamına gelmeyeceğini söylemiştir. Ancak daha fazla araştırmacı (Nistor ve Heymann, 2010; Lopez-Bonilla ve Lopez-Bonilla, 2011; Ursavaş, 2013; Teo, 2009) kullanıma yönelik tutumun niyet veya gerçek kullanım üzerindeki etkisinin araştırılmasında kullanıcının kullanma davranışını gerçekleştirmesinde gönüllü olup olmadığının anlaşılmasında önemli olduğunu vurgulamışlardır. Bireyin baskı ile ya da sadece kolay olduğu için değil de olumlu tutuma sahip olarak gerçekleştirdiği kullanma davranışı sonuçta daha etkili olacaktır. Ayrıca başka araştırmacılar (Luan ve diğerleri, 2005; Teo ve diğerleri, 2010; Teo ve diğerleri, 2012) tutumun davranışsal niyetin doğrudan bir belirleyicisi olduğunu bulmuşlardır. Bu öğretmen adaylarının bilgisayar kullanırken olumlu tutumlar edinmelerinin gelecekteki mesleki yaşantılarında bu teknolojileri kullanabileceğinin işareti olarak algılanabilir. Artık günümüzde bilgi ve iletişim teknolojilerinin sürekli gelişmekte olduğu aşikârdır. Gelişen bu teknolojiler karşısında bireylerin teknoloji kullanımına yönelik niyetleri, tutumları ve inançlarının aynı kalması beklenemez. Eğitimde, özellikle öğretmenlerin/öğretmen adaylarının bu teknolojiler karşısında kendi profesyonel gelişimleri için teknik ve pedegojik bilgilerini güncellemeleri kaçınılmazdır. Öğretmen adayları için bakılacak olursa, günümüz teknolojilerinin mevcut öğretmen eğitimi müfredatına bütünleşmesi öğretmelere mesleki yaşantıları esnasında büyük fayda sağlayacaktır. Aksi halde eğitim programlarında yer alan içeriği geleneksel yollar ve araçlarla aktarmada dahi çeşitli güçlüklerle karşılaşılabilirler. Tüm bunlar göz önüne alındığında, öğretmen adayı yetiştiren fakültelerde yeterli teknolojik alt yapının kurulmuş olması ve adayların bu teknolojileri kullandırılmaları teşvik edilmelidir. Böylece, öğretmenlik yaşantılarında teknoloji kullanımına yönelik tutum ve inançlarının gelişimine olumlu katkı sağlanmış olur. Araştırma bazı sınırlılıklara sahiptir. İlk olarak, bu araştırma öğretmen adayları ile yapılmıştır ancak adayların şuan ki durumları ile öğretmenlik mesleğini icra ederken içerisinde bulunacakları durumları farklılık gösterebilir (Teo, 2009). Öğretmen adaylarının gerçek bir okul ortamında BİT’lerle nasıl karşılaşacakları, bu teknolojileri kendi derslerine nasıl uyarlayacakları noktasında bazı sıkıntılar yaşayabilirler. Öğretmen adayları BİT’leri şuanda öğrenme amaçlı kullanırken, öğretmenler sınıf içi uygulamalarda ve profesyonel gelişimlerinde kullanmaktadırlar. Bu nedenle öğretmen adayları mevcut öğretmenlere oranla daha az baskı ve stres altındadırlar. İkinci olarak, öğretmen adaylarının öğrenim gördükleri esnada kullandıkları bir takım teknolojiler (dijital kamera, akıllı tahta), öğretmenlik mesleğini icra ederken öğretmenlerin görev yaptıkları okullarda yer almayabilir veya farklılık gösterebilir. Üçüncüsü, araştırmada toplanan veriler adayların yalnızca kendi kendilerini 148 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy değerlendirmelerini yansıttığından ve doldurmaya alışık oldukları ve ezbere doldurma eğilimine girebilecekleri bir yöntemle gerçekleştirildiğinden sonuçlar yaygın yöntem varyansı (YYV) hatası içerebilir. YYV ölçülen faktörün gerçek yapısından ziyade ölçüm yöntemi kaynaklı varyansını ifade eder (Podsakoff, MacKenzie, Lee, & Podsakoff, 2003). Dördüncüsü, bağımlı değişken olan davranışsal niyet üç değişken tarafından tüm örneklem için %67.6, sınıf öğretmeni adayları için %73.7, matematik öğretmeni adayları için %67.4, sosyal bilgiler öğretmen adayları için %60.8 ve fen bilgisi öğretmen adayları için %57.1 düzeyinde açıklanabilmiştir. Ancak her bir model için davranışsal niyetin hala açıklanamayan kısmı mevcuttur. Bu modele dâhil edilecek diğer anlamlı değişkenlerle giderilebilir. Örneğin Park (2009), Teo (2009), ve Teo, Ursavas, Bahçekapılı (2012) öz yeterlilik ve teknolojik karmaşa değişkenlerinin davranışsal niyeti anlamlı bir şekilde etkilediğini tespit etmişlerdir. Ayrıca yine bazı araştırmalardan (Paraskeva ve diğerleri, 2008; Saade ve Kira, 2007) görüldüğü gibi öz saygı (self esteem) ve kaygı gibi değişkenlerde modele dâhil edilebilir. Son olarak bu araştırmada adayların teknolojiyi gerçek kullanımları yerine kullanıma yönelik davranışsal niyetleri tespit edilmiştir. Yapılan araştırmalarda (Davis ve diğerleri., 1989; Hu, Clark ve Ma, 2003; Kiraz ve Özdemir, 2006) kullanıma yönelik niyet ile gerçek kullanım arasında ilişki olduğu gösterilse de bir sistemin gerçek kullanımının tespitinin daha uygun olduğu düşünülmektedir. Farklı disiplinlerde eğitimlerine devam eden öğretmen adayları ile gerçekleştirilen bu çalışmanın sonuçları önerilen araştırma modeli ile toplanılan verilerin kabul edilebilir olduğunu göstermiştir. Araştırma kapsamında test edilen hipotezlerden H3 haricinde (matematik öğretmen adayları) tümü kabul edilmiştir. Gelecekte yapılması düşünülen araştırmalarda farklı örneklemler kullanılarak modelin test edilmesi önemlidir. Ayrıca model kişisel özellikler (cinsiyet, bilgisayar kullanım deneyimi) ve kullanılan teknolojinin türü (dizüstü bilgisayarı, Tablet PC) açısından da irdelenebilir. Başka bir açıdan bakılacak olursa, bu araştırmanın sınırlılıkları arasında da yer aldığı üzere benzeri bir araştırmanın mevcut öğretmenlerle yapılması önemli olacaktır. Son olarak, tüm dünyada eğitimde teknoloji kullanımı ülkelerin gündemlerini meşgul ettiği düşünüldüğünde, öğretmen adaylarının/öğretmenlerin bilgi iletişim teknolojilerine yönelik davranışsal niyetlerini belirlemek ve karşılaştırmak amaçlı ülkeler arası ve kültürler arası araştırmalar yapılabilir. 149 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Kaynakça Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. Ajzen, I. and Fishbein, M. (1980). Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ. Ajzen, I. and Madden, T.J. (1986). Prediction of goal-directed behavior: Attitudes, intentions, and perceived behavioral control. Journal of Experimental Social Psychology, 22(5), 453-474. Akbaba-Altun, S. (2004). Information technology classrooms and elementary school principals’ roles: Turkish experience. Education and Information Technologies 9(3), 225–270. Akkoyunlu, B. and Orhan, F. (2003). Relationship between computer usage self-efficacy and their demographic characteristics of teacher candidates. The Turkish Online Journal of Educational Technology, 2(3),86-93. Alev, N., & Yiğit, N. (2009). Öğretim elemanlarının bilgi ve iletişim teknolojilerini öğretmen eğitim programlarına uyarlamasında ilgi-endişe ve benimseme seviyeleri. Çukurova Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 3(37), 82-91. Baylor, A. and Ritchie, D. (2002). What factors facilitate teacher skill, teacher morale, and perceived student learning in technology-using classrooms? Journal of Computers & Education, 39(4), 395–414. Becit-İşçitürk, G. (2012).Öğretmen Adaylarının Bilgi ve İletişim Teknolojilerini Kabul ve Kullanımlarının Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi. Anadolu Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir. Cheon, J., Lee, S., Crooks, S. M. and Song, J. (2012). An investigation of mobile learning readiness in higher education based on the theory of planned behaviour. Computers and Education, 59(3), 10541064. Cure, F. and Özdener, N. (2008). Teachers’ Information and communication technologies(Ict) using achievements & attitudes towards Ict. Hacettepe University Journal of Education, 34, 41-53. Çoklar, A., Kılıçer, K., & Odabaşı, H. (2007). Eğitimde teknoloji kullanımına eleştirel bir bakış: teknopedagoji. Paper presented at the 7nd International educational technology conference. Davis, F. D., Bagozzi, R. P. and Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer Technology: a Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982-1003. Dutt-Doner, K., Allen, S. M., & Corcoran, D. (2006). Transforming student learning by preparing the next generation of teachers for type II technology integration. Computers in the Schools, 22 (3-4), 6375. El-Gayar, O., Moran, M., and Hawkes, M. (2011). Students' Acceptance of Tablet PCs and Implications for Educational Institutions. Educational Technology & Society, 14(2), 58-70. Ertmer, P. A. and Hruskocy, C. (1999). Impacts of a university-elementary school partnership designed to support technology integration. Educational Technology Research and Development, 47(1), 81-96. Escobar-Rodriguez, T. and Monge-Lozano, P. (2012). The acceptance of Moodle technology by business administration students. Computers & Education, 58(4), 1085–1093. Fishbein, M. and Ajzen, I. (1975). Belief, Attitude, Intention, and Behaviour: An Introduction to Theory and Research: MA:Addison-Wesley. Fullan. M. (1991). The New Meaning of Educational Change. Teachers’ College Press, New York. Goktas, Y., Gedik, N., & Baydas, O. (2013). Enablers and barriers to the use of ICT in primary schools in Turkey: A comparative study of 2005–2011. Computers & Education, 68, 211-222. Hair, J. F., Jr., Black, W. C., Babin, B. J. and Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). NY: Prentice Hall. 150 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Kiraz, E. and Ozdemir, D. (2006). The Relationship between Educational Ideologies and Technology Acceptance in Pre-service Teachers. Educational Technology & Society, 9(2), 152-165. Legris, P., Ingham, J. and Collerette, P. (2003). Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model. Information & Management, 40(3),191-204. Liaw, S. S. (2002). Understanding user perceptions of World-wide web environments. Journal of Computer Assisted Learning, 18(2), 137-148. Lim, C. P. and Chai, C. S. (2008). Rethinking Classroom-Oriented Instructional Development Models to Mediate InstructionalPlanning in Technology Enhanced Learning Environments. Teaching and Teacher Education, 24(8), 2002-2013. López-Bonilla, L. M., & López-Bonilla, J. M. (2011). The role of attitudes in the TAM: A theoretically unnecessary construct? British Journal of Educational Technology, 42(6), E160-E162. Lowther, D. L., Inan, F. A., Strahl, J.D. and Ross, S.M. (2008). Does technology integration “work” when key barriers are removed? Educational Media International, 45(3), 195-206. Ma, W. W. K., Andersson, R. and Streith, K. O. (2005). Examining user acceptance of computer technology: An empirical study of student teachers. Journal of Computer Assisted Learning, 21(6), 387–395. Morris, M. G., & Dillon, A. (1997). The influence of user perceptions on software utilization: application and evaluation of a theoretical model of technology acceptance. IEEE Transactions on Software Engineering, 14(4)58-65. Nistor, N., & Heymann, J. O. (2010). Reconsidering the role of attitude in the TAM: An answer to Teo (2009a). British Journal of Educational Technology, 41(6), E142-E145. Olson, J. M., & Zanna, M. P. (1993). Attitudes and attitude change. Annual review of psychology, 44(1), 117-154. Park, Y., Son, H. and Kim, C. (2012).Investigating the determinants of construction professionals' acceptance of web-based training: An extension of the technology acceptance model. Automation in Construction, 22,377–386. Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J. Y., & Podsakoff, N. P. 2003. Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5): 879–903. Raykov, T. and Marcoulides, G. A. (2008). An introduction to applied multivariate analysis. NY: Routledge. Russell, M., Bebell, I. D., O’Dwyer, L. M. and O’Connor, K. M. (2003). Examining teacher technology use: Implications for pre-service and in-service teacher preparation. Journal of Teacher Education, 54(4), 297-310. Sahin, S. (2012). Pre-service teachers' perspectives of the diffusion of information and communications technologies (ICTs) and the effect of case-based discussions (CBDs). Computers & Education, 59(4), 1089-1098. Seferoğlu, S. S, Akbıyık, C. and Bulut, M. (2008). İlköğretim Öğretmenlerinin ve Öğretmen Adaylarının Bilgisayarların Öğrenme/Öğretme Sürecinde Kullanımı ile İlgili Görüşleri. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 35, 273-283. Sivo, S. and Pan, C. (2005). Undergraduate engineering and psychology students’ use of a course management system: A factorial invariance study of user characteristics and attitudes. Journal of Technology Studies, 31(2), 94–103. Szajna, B. (1996). Empirical evaluation of the revised technology acceptance model. Management science, 42(1), 85-92. Tabachnick, B. G. and Fidell, L. S. (2001). Using multivariate statistics (4th ed.). Needham Heights, MA: Allyn & Bacon. 151 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Taylor, S. and Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: a test of competing models. Information Systems Research, 6(4), 144-176. Teo, T. (2009a). Evaluating the BI technology among student teachers: A structural equation modeling approach. International Journal of Technology in Teaching and Learning, 5(2),106-118. Teo, T. (2009b). Modelling technology acceptance in education: A study of pre-service teachers. Computers & Education, 52(2), 302-312. Teo, T. (2010). Examining the influence of subjective norm and facilitating conditions on the BI technology among pre-service teachers: a structural equation modeling of an extended technology acceptance model. The Asia-Pacific Education Researcher, 11(2), 253-262. Teo, T. (2011). Factors influencing teachers’ BI technology: Model development and test. Computers & Education, 57(4),2432-2440. Teo, T. S. H., Lim, V. K. G. and Lai, R. Y. C.(1999). Intrinsic and Extrinsic Motivation in Internet Usage. Omega, 27(1), 25-37. Teo, T. and Noyes, J. (2011). An assessment of the influence of perceived enjoyment and attitude on the BI technology among pre-service teachers: A structural equation modeling approach. Computers & Education, 57(2),1645-1653. Teo, T. and Ursavaş, Ö. F. (2012). Technology Acceptance of Pre-Service Teachers in Turkey: A CrossCultural Model Validation Study. International Journal of Instructional Media, 39(3),193-201. Teo, T. and van Schaik, P. (2009). Understanding Technology Acceptance in Pre-Service Teachers: A Structural-Equation Modeling Approach. The Asia-Pasific Education Researcher,18(1),47-66. Teo, T., Lee, C. B. and Chai, C.S. (2008).Understanding pre-service teachers' computer attitudes: applying and extending the technology acceptance model. Journal of Computer Assisted Learning, 24(2), 128-142. Teo, T., Lee, C. B., Chai, C. S. and Wong, S. L. (2009). Assessing the BI technology among pre-service teachers in Singapore and Malaysia: A multigroup invariance analysis of the technology acceptance model (TAM). Computers & Education, 53(3), 1000-1009. Teo, T., Su-Luan, W. and Sing, C. C. (2008). A cross-cultural examination of the BI technology between Singaporean and Malaysian pre-service teachers: an application of the Technology Acceptance Model (TAM). Educational Technology & Society,11(4), 265-280. Teo, T., Ursavaş, Ö. F. and Bahçekapılı, E. (2011). Efficiency of the technology acceptance model to explain pre-service teachers' BI technology: A Turkish study. Campus-Wide Information Systems, 28(2),93-101. Teo, T., Ursavaş, Ö. F. and Bahçekapılı, E. (2012). An assessment of pre-service teachers’ technology acceptance in Turkey: A structural equation modeling approach. The Asia-Pacific Education Researcher,21(1),191-202. Terzis, V. and Economides, A. A. (2011). The acceptance and use of computer based assessment. Computers & Education, 56(4), 1032–1044. Terzis, V., Moridis, C. N. and Economides, A. A. (2012). How student’s personality traits affect Computer Based Assessment Acceptance: Integrating BFI with CBAAM. Computers in Human Behavior, 28(5),1985-1996. Tsai, C., & Chai, C. S. (2012). The “third”-order barrier for technology integration instruction: implications for teacher education. Australasian Journal of Educational Technology, 28(6), 1057–1060. Turan, A. H. and Çolakoğlu, B. E. (2008). Yüksek Öğrenimde Öğretim Elemanlarının Teknoloji Kabulü ve Kullanımı: Adnan Menderes Üniversitesinde Ampirik Bir Değerlendirme. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 9(1),106-121. 152 Eğitim ve Bilim 2014, Cilt 39, Sayı 175, 136-153 Ö. F. Ursavaş, S. Şahin, D. McIlroy Ursavaş, Ö. F. (2013) Reconsidering the role of attitude in the TAM: An answer to Teo (2009) and Nistor and Heymann (2010), and Lopez-Bonilla and Lopez-Bonilla (2011). British Journal of Educational Technology, 44(1),E22-E25. Ursavaş, Ö. F. (2014). Öğretmenlerin bilişim teknolojilerini kullanmaya yönelik davranışlarının modellenmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi. Gazi Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Usluel, Y. K., Mumcu, F. K. and Demiraslan, Y. (2007). Öğrenme-öğretme sürecinde Bilgi ve İletişim Teknolojileri: Öğretmenlerin entegrasyon süreci ve engelleriyle ilgili görüşleri. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 32,164-178. Venkatesh, V. ( 2000). Determinants of PEU: integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model. Information Systems Research, 11 (4), 342–365. YOK. (2007). Teacher training and education faculties. Retrieved from. http://www.yok.gov.tr/component/option,com_docman/task/doc_download/gid,70/Itemid,215/la ng, tr/. Yushau, B. (2006). Computer attitude, use, experience, software familiarity and perceived pedagogical usefulness: The case of mathematics professors. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 2(3), 1 – 7. 153