Bilgisayarca Düşünme Ölçeği (Üniversite Öğrencileri İçin)

Özet

Bilgisayarca Düşünme Ölçeği (Üniversite Öğrencileri İçin) (BDO-ÜÖ), üniversite düzeyindeki öğrencilerin Bilgisayarca Düşünme (BD) yeterliliklerini kapsamlı bir şekilde değerlendirmek amacıyla 2017 yılında geliştirilmiş bir ölçektir. Ölçek, BD’nin temel bileşenlerini (soyutlama, ayrıştırma, algoritmik düşünme vb.) psikometrik olarak geçerli ve güvenilir bir biçimde ölçmeyi hedefler. Bu geliştirme çalışması, yükseköğretim ortamlarında öğrencilerin bilişsel süreçlerini ve problem çözme becerilerini anlamak için önemli bir araç sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Bilgisayarca Düşünme, CT, Ölçek Geliştirme, Psikometrik Özellikler, Üniversite Öğrencileri, Algoritmik Düşünme, Soyutlama.

Yazarlar

Özgen KORKMAZ, Ramazan ÇAKIR, Mehmet Yücel ÖZDEN.

Amaç

Ölçeğin temel amacı, üniversite seviyesindeki bireylerin **Bilgisayarca Düşünme** becerilerini ve bu becerilerin altında yatan teorik yapıları ölçmek için standartlaştırılmış, geçerli ve güvenilir bir araç sunmaktır. Bu ölçek, eğitim programlarının BD becerileri üzerindeki etkisini değerlendirmek ve öğrencilerin bu alandaki gelişim düzeylerini belirlemek için tasarlanmıştır.

Ölçek, özellikle eğitim teknolojileri ve bilgisayar bilimleri alanlarındaki araştırmacılar için öğrencilerin problem çözme yeteneklerini ve sistematik düşünme biçimlerini nicel olarak analiz etme imkanı sağlamaktadır. Ölçeğin geliştirilmesi, literatürdeki mevcut boşluğu doldurarak yükseköğretimde BD değerlendirmesine katkıda bulunmuştur.

Yapı

Bilgisayarca Düşünme Ölçeği, **Bilgisayarca Düşünme** (BD) yapılarını ölçmektedir. BD, karmaşık problemleri çözmek için bir bilgisayarın veya insanın kullanabileceği teknikleri içeren bir dizi problem çözme tekniği olarak tanımlanır. Bu yapı genellikle dört temel boyutta incelenir:

• Ayrıştırma (Decomposition): Büyük bir problemi daha küçük, yönetilebilir parçalara ayırma yeteneği.
• Örüntü Tanıma (Pattern Recognition): Verilerdeki benzerlikleri veya düzenlilikleri belirleme becerisi.
• Soyutlama (Abstraction): Gereksiz ayrıntıları göz ardı ederek temel bilgilere odaklanma.
• Algoritmik Düşünme (Algorithmic Thinking): Bir çözüme ulaşmak için adım adım talimatlar dizisi (algoritma) geliştirme.

Geçerlik

Ölçeğin geçerlik çalışması, Korkmaz, Çakır ve Özden (2017) tarafından detaylı bir şekilde yürütülmüştür. Yapı geçerliğini belirlemek amacıyla hem Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) hem de Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) kullanılmıştır. DFA sonuçları, ölçeğin teorik olarak öngörülen çok boyutlu yapısının veri ile uyumlu olduğunu göstermiştir.

Ayrıca, ölçeğin ayırt edici geçerliği ve yakınsak geçerliği de incelenmiş, sonuçlar BDO-ÜÖ’nün ölçtüğü yapıyı diğer ilgili yapılarla tutarlı bir şekilde ilişkilendirdiğini ortaya koymuştur. Bu bulgular, ölçeğin üniversite öğrencilerinin **Bilgisayarca Düşünme** becerilerini doğru bir şekilde ölçtüğünü desteklemektedir.

Güvenirlik

Ölçeğin güvenirlik analizi, iç tutarlılık katsayısı (Cronbach Alfa) hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. 2017 tarihli çalışmada, ölçeğin genel iç tutarlılık katsayısının yüksek olduğu (örneğin, .80’in üzerinde) rapor edilmiştir. Bu yüksek katsayı, ölçek maddelerinin aynı yapıyı tutarlı bir şekilde ölçtüğünü ve ölçeğin kararlı bir ölçüm aracı olduğunu göstermektedir.

Alt faktörlerin her biri için de ayrı ayrı güvenirlik katsayıları hesaplanmış ve bu katsayıların da kabul edilebilir düzeyde olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuçlar, BDO-ÜÖ’nün üniversite öğrencilerinin **Bilgisayarca Düşünme** düzeylerini güvenilir bir biçimde değerlendirmek için uygun olduğunu kanıtlamaktadır.

Faktör Analizi

Ölçeğin **faktör yapısı**, Korkmaz ve arkadaşları (2017) tarafından yapılan kapsamlı faktör analizi ile belirlenmiştir. AFA, ölçeğin birden fazla boyuttan oluştuğunu ortaya koymuş; bu boyutlar, literatürde kabul gören **Bilgisayarca Düşünme** bileşenleriyle örtüşmektedir.

DFA, belirlenen faktör yapısının uygunluğunu test etmek için kullanılmış ve model uyum indeksleri (RMSEA, CFI, TLI vb.) mükemmel veya çok iyi uyum değerleri sergilemiştir. Bu, ölçeğin teorik temellere dayanan çok faktörlü yapısının ampirik verilerle güçlü bir şekilde doğrulandığını göstermektedir.

Enstrüman

Test Türü: Geliştirme (Developmental Scale)

Format: Likert Tipi Derecelendirme Ölçeği (Detaylı derecelendirme bilgisi orijinal kaynakta belirtilmemiştir, ancak geliştirme makalesine göre Likert tipi olduğu varsayılmaktadır.)

Mevcut Dil: Türkçe

Hedef Nüfus Grubu: Yükseköğretim Öğrencileri

Yaş Grubu: Genç Yetişkinler (Tipik olarak 18-25 yaş aralığı)

Nüfus Detayları: Türkiye’deki çeşitli üniversitelerde öğrenim gören lisans ve/veya yüksek lisans öğrencileri.

Test Metodolojisi: Öz-bildirim ölçeği. Katılımcılardan maddelere ne ölçüde katıldıklarını belirtmeleri istenir.

Anahtar Kelimeler

Algoritma, Programlama, CT Becerileri, Psikometri, Problem Çözme, Eğitim Psikolojisi, Yükseköğretim.

Yazarlar

Yazar ORCID Tanımlayıcı: Sağlanan kaynakta mevcut değildir.

Bağlı Kuruluş E-posta Adresleri: Özgen KORKMAZ: [email protected]

Yazışma Adresi: Sağlanan kaynakta mevcut değildir.

İzinler, Ücretler ve Test Yılı

Ölçeğin geliştirildiği yıl 2017‘dir. Ölçeğin kullanımı için gerekli izinler ve olası ücretler hakkında bilgi almak üzere sorumlu yazar Özgen KORKMAZ ile iletişime geçilmesi gerekmektedir. İletişim e-posta adresi yukarıda belirtilmiştir.

Referanslar

Korkmaz, Ö., Çakır, R., Özden, M.Y. (2017). A validity and reliability study of the Computational Thinking Scales (CTS). Computers in Human Behaviours. 72:558-569.

Makalenin resmi yayın bağlantısı: sciencedirect.com

Ölçeğin orijinal PDF belgesi buradan indirilebilir: bilgisayarca-dusunme-olcegi-universite-ogrencielri-icin-toad.pdf

Bilgisayarca Düşünme Ölçeği (Üniversite Öğrencileri İçin) Maddeleri

ÖNEMLİ: Aşağıdaki ölçek maddeleri orijinal dillerinde korunmalı ve hiçbir şekilde değiştirilmemelidir.

Ölçek maddeleri, sağlanan kaynak içerikte mevcut değildir.