Bulut Bilişim Teknolojilerinin İş birliğine Dayalı Öğrenme Aktiviteleri ile Entegrasyonu

Yıl 2022, Cilt: 51 Sayı: 2, 760 - 794, 31.08.2022

Nazire Burçin Hamutoğlu

https://doi.org/10.14812/cuefd.879444

Öz

Bu çalışmada Bulut Bilişim Teknolojileri (BBT) ile desteklenmiş ve BBT ile desteklenmemiş iş birlikli öğrenme etkinlikleri ortamlarının üniversite öğrencilerinin BBT kabul, paylaşmaya uygunluk ve öğrenme performanslarına etkisinin belirlenmeyi amaçlamakta olup 2x3 faktöriyel desene uygun olarak yürütülmüştür. Çalışmanın katılımcıları Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü 1. sınıfta öğrenim görmekte olan 57 öğrenciden oluşmaktadır. BBT ile desteklenmiş iş birlikli öğrenme ortamında Google Classroom platformu ve Google Drive ortamı kullanılmış olup doküman (docs), sunum (slides), e-tablo (e-table) ve form (forms) araçları ile iş birlikli öğrenme aktiviteleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar BBT’nin kullanıldığı grubun BBTK 3 ölçeğinden aldıkları son test puanları üzerinde artış olduğunu, ancak bu artışın diğer grupla kıyaslandığında anlamlı olmadığını göstermektedir. Ayrıca deney gruplarında uygulanan işlemin grup çalışmalarında paylaşmaya uygunluk puanları üzerinde yükselişe neden olduğu, ancak bu yükselişin gruplar arasında anlamlı olmadığı görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Bulut Bilişim Teknolojileri (BBT), Bulut Bilişim Teknoloji Kabul Ölçeği 3 (BBTKÖ 3), İş Birlikli Öğrenme, Grup Çalışmalarında Paylaşmaya Uygunluk (GÇPU), Google Drive

Destekleyen Kurum

TUBİTAK

Proje Numarası

TÜBİTAK 2228-B Yüksek Lisans Öğrencileri için Doktora Burs Programı

Teşekkür

TUBİTAK'a desteklerinden dolayı teşekkürlerimi sunarım.

Integration of Cloud Computing Technologies with Collaborative Learning Activities

Öz

This study aimed to investigate the effects of learning environments, where collaborative learning activities supported with and without Cloud Computing Technologies (CCTs) are included, on university students’ acceptance of CCTs and suitability to sharing levels in group works based on a 2x3 factorial design. The participants were 57 freshman students enrolled in the Department of Computer and Instructional Technologies Education. In the CCT-supported learning environment, the learning activities were implemented through Google Classroom and Google Drive platforms, and collaborative learning activities were implemented via tools encompassing docs, slides, e-tables, and forms. Findings indicated that the CCT-supported experimental group increased their mean scores on the CCTA 3 scale at the posttest, yet this difference was not statistically significant. Finally, findings also indicated that the experimental procedure implemented in experimental groups led to an increase in the suitability to sharing scores, yet this increase was not statistically significant across the groups.

Anahtar Kelimeler

Cloud Computing Technologies (CCT), Cloud Computing Technology Acceptance Scale 3 (CCTAS 3), Collaborative Learning, Suitability to Sharing, Google Drive

Proje Numarası

TÜBİTAK 2228-B Yüksek Lisans Öğrencileri için Doktora Burs Programı

Kaynakça

• Abdalla, I. (2007). Evaluating effectiveness of e-blackboard system using tam framework: A structural analysis approach. AACE Journal, 15(3), 279-287. https://www.learntechlib.org/p/21805/
• Akbulut, Y. (2010). Sosyal bilimlerde SPSS uygulamaları (1. Baskı). İstanbul: İdeal Kültür Yayıncılık.
• Alakurt, K., Kahraman, M., & Akar, S. G. M. (2015). Öğrenmede bulut bilişim ve eğitsel google uygulamaları. Eğitim Bilimlerinde Yenilik ve Nitelik Arayışı, 1183-1198. http://dx.doi.org/10.14527/9786053183563.072.
• Albayrak, E., Ayas, T., & Horzum, M. B. (2012). Üniversite öğrencilerinin grup çalışmalarında görevi ihmal etme ve grup çalışmalarına yatkınlıklarının incelenmesi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 23, 335 – 353. https://dergipark.org.tr/en/pub/maeuefd/issue/19396/206054
• Alkan, C. (2011). Eğitim teknolojisi. (8. Baskı). Ankara: Anı Yayıncılık.
• Barnes, K., Marateo, R., C., & Ferris, S., P. (2007, June 18). Teaching and learning with the net generation. http://www.innovateonline.info/index.php?view=article&id=382
• Bennett, S., Maton, K., & Kervin, L. (2008). The ‘Digital Natives’ debate: A critical review of the evidence. British Journal of Educational Technology, 39(5),775-786. https://doi.org/10.1111/j.1467-8535.2007.00793.x
• Burhanna, K. J., Seeholzer, J., & Salem Jr, J. (2009). No natives here: A focus group study of student perceptions of Web 2.0 and the academic library. The Journal of Academic Librarianship, 35(6), 523-532. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2009.08.003
• Büyüköztürk, Ş. (2016). Deneysel desenler öntest- sontest kontrol grubu desen ve veri analizi. (5. baskı). Ankara: Pegem Akademi.
• Chaka, G. J., & Govendar, I. (2017). Students’ perceptions and readiness towards mobile learning in colleges of education: A Nigerian perspective. South African Journal of Education, 37(1), 112. https://doi.org/10.15700/saje.v37n1a1282
• Chang, S. J., & Im, E. O. (2014). A path analysis of Internet health information seeking behaviors among older adults. Geriatric Nursing, 35(2), 137-141. https://doi.org/10.1016/j.gerinurse.2013.11.005
• Chen, L. D., Gillenson, M. L., & Sherrel, D. L. (2002). Enticing Online Consumers: An Extended Technology Acceptance Perspective. Information and Management, 39(8), 705– 719. https://doi.org/10.1016/S0378-7206(01)00127-6
• Cohen, J. W. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd edition). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
• Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology, MIS Quarterly. 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
• Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models. Management science, 35(8), 982-1003. https://doi.org/10.1287/mnsc.35.8.982
• Erkut, E. (2016, June 18). Problemleri birlikte çözmek. http://www.aljazeera.com.tr/gorus/problemleribirlikte-cozmek
• Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: an introduction to theory and research. Addison-Wesley, Reading MA.
• Garcia-Penalvo, F. J., Johnson, M., Alves, G. R., Minovic, M., & Conde-Gonzales, M. A. (2014). Informal learning recognition through a cloud ecosystem. Future Generation Computer Systems, 32, 282-294. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.08.004
• Google (2019, August 19). We are social report. http://www.dijitalajanslar.com/internet-ve-sosyal-medyakullanici-istatistikleri-2017/
• Google Apps Case Study, (2019, July 19). https://edu.google.com/intl/tr_ALL/latestnews/stories/
• Google Apps for Education, (2019, July 2019). https://edu.google.com/intl/tr/?modal_active=none
• Hamutoğlu, N. B. (2018). Bulut bilişim teknolojileri kabul modeli 3: Ölçek uyarlama çalışması. Sakarya University Journal of Education, 8(2), 8-25. https://doi.org/10.19126/suje.297586
• Hendrickson, A. R., Massey, P. D., & Cronan, T. P. (1993). On the test-retest reliability of perceived usefulness and perceived ease of use scales. MIS quarterly, 227-230. https://doi.org/10.2307/249803
• Holum, A., & Gahala, J. (2001, March 2018). Critical issue: Using technology to enhance literacy instruction. https://eric.ed.gov/?id=ED480229
• Horzum, M. B., Kıyıcı, M., & Akgün, Ö. E. (2015). Güncel öğrenme –öğretme yaklaşımları-II. (Ed. Gülay Ekici). Ankara: Pegem Akademi.
• Ibrahim, M.S., Salleh, N., & Misra, S. (2015). Empirical studies of cloud computing in education: a systematic literature review. Springer International Publishing, 725–737. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-21410-8_55
• Ilgın, B. (2013). Toplumsal bir hastalık: Sosyal kaytarma. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(3).
• Karahanna, E., Straub, D. W., & Chervany, N. L. (1999). Information technology adoption across time: a cross-sectional comparison of pre-adoption and post-adoption beliefs. MIS quarterly, 183-213. https://www.jstor.org/stable/249751
• Liden, R. C., Wayne, S. J., Jaworski, R. A., & Bennett, N. (2004). Social loafing: A field investigation. Journal of Management, 30(2), 285-304. https://doi.org/10.1016/j.jm.2003.02.002
• Njeh, F. N. (2014). Cloud computing: An evaluation of the cloud computing adoption and use model. Doctoral dissertation, Bowie State University. https://search.proquest.com/docview/1667768864?pqorigsite=gscholar&fromopenview=true
• Okutucu, B. O. (2012). Bulut bilişim ve teknolojileri. Yüksek Lisans Tezi. Okan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Bilgisayar Mühendisliği Programı, İstanbul, TÜRKİYE. http://earsiv.okan.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/123456789/316/Baki%20Onur%20OKUTUCU%20%20%20%20(Bilgisayar%20Y%FCksek%20Lisans%20Tezi).pdf?sequence=1
• Sabi, H. M., Uzoka, F. M. E., Langmia, K., & Njeh, F. N. (2016). Conceptualizing a model for adoption of cloud computing in education. International Journal of Information Management, 36(2), 183-191. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2015.11.010
• Slavin, R. E. (1986). Using student team learning. Baltimore: The Johns Hopkins University.
• Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology acceptance model 3 and research agenda on interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x
• Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46, 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926