Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Educational Sciences: Theory & Practice - 13(4) 2337-2353 2013 Eğitim Danışmanlığı ve Araştırmaları İletişim Hizmetleri Tic. Ltd. Şti. www.edam.com.tr/kuyeb DOI: 10.12738/estp.2013.4.1718 Çoklu Görev(ler) in Öğretim Elemanlarının Akademik İşlerine Etkisi Bahar BARAN a Dokuz Eylül Üniversitesi Öz Teknolojinin üretildiği ve aktif olarak kullanıldığı yükseköğretim kurumlarında görev yapan öğretim elemanları, üstlendikleri yoğun görev ve sorumluklar nedeniyle, çoğu zaman aynı anda birden fazla işin üstesinden gelmeye çalışmaktadırlar. Bu çalışmada, öğretim elemanlarının aynı anda bir kaç işi tamamlamaya çalışmaları çoklu görev (multitasking) ile ilişkilendirilmiştir ve çoklu görevler akademik işleri geciktirici etkisiyle ele alınmıştır. Bu araştırmada, öğretim elemanlarının bir akademik işi yürütürken bir başka amaçla teknoloji kullanmalarının onların akademik işlerine etkisini incelemek amaçlanmıştır. Dört farklı çoklu görev olarak bir akademik işi yürütürken bir başka amaçla İnternet kullanmak, TV izlemek, müzik dinlemek ve cep telefonu ile konuşmak belirlenmiştir. Bu araştırmada ilişkisel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Veriler, Türkiye nin değişik illerinde görev yapan 1033 öğretim elemanından anket yoluyla toplanmıştır. Veri toplama aracı demografik bilgiler, çoklu görev sıklığı ve akademik işlerin gecikme sıklığı ile ilgili sorular içermektedir. Verilerin analizinde, frekans, Pearson ² nin kullanıldığı çapraz tablo ve lojistik regresyon analizleri yürütülmüştür. Sonuçta, bir akademik işi yürütürken aynı zamanda İnternet kullanmanın, cep telefonu ile konuşmanın ve TV izlemenin bilişsel bölünmeye neden olabileceği ve bundan dolayı akademik işlerin gecikmesinde önemli rol oynayabileceği sonucuna varılmıştır. Ancak, bir akademik işi yürütürken müzik dinlemek akademik işlerin gecikmesine neden olmamaktadır. Öğretim elemanları arasında özellikle, unvan ve yaş çoklu görev sebebiyle akademik işlerin gecikmesine etki etmektedir. Elde edilen bu sonuçlar, Mayer in çoklu ortamla öğrenme kuramı aracılığı ile tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler Çoklu Görev, Öğretim Elemanı, Yükseköğretim, Akademik Gecikme, İnternet, TV, Telefon. Bir ülkenin geleceğini etkileyen önemli kurumlardan birisi bilgi ve teknoloji üreten yükseköğretim kurumlarıdır. Öğrenci çekmeye çalışan ve rekabet içindeki yükseköğretim kurumlarının en önemli amaçlarından birisi teknolojik gelişmelerden en etkili şekilde yararlanmaktır (Rogers, 2000). Yükseköğretim kurumunda teknolojik gelişme denildiğinde kurumun teknolojik alt yapısının iyileştirilmesi anlaşılmamalıdır (Akteke-Öztürk, Arı, Kubuş, Gürbüz ve Çağıltay, 2008). Aksine, yükseköğretim kurumlarında teknolojik gelişmeden beklenen en önemli fayda, öğretim elemanlarının akademik işlerini yürütürken, meslek edinme sürecinde olan öğrencilerin derslerine çalışırken ve idari personelin görevlerini yerine getirirken en kısa sürede maksimum başarı elde etmeleridir (Gumport ve Chun, 1998; Sporn, 1999). Yükseköğretim kurumlarının başarısını belirleyen en temel unsurlardan birisi, o kurumun bel kemiğini oluşturan öğretim elemanlarının üretkenlikleridir. Öğretim elemanlarının iş profili; öğretim-danışmanlık, araştırma-bilimsellik ve gönüllü hizmetleri kapsar (Gumport ve Chun, 1998; Rosser ve Tabata, 2010). Bu farklı görevlerdeki başarı a Dr. Bahar BARAN Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri alanında doktordur. Çalışma alanları arasında e-öğrenme, web 2.0 teknolojileri, üç-boyutlu sanal ortamlar, göz izleme tekniği ve eğitime teknoloji entegrasyonu gibi konular yer almaktadır. İletişim: Dokuz Eylül Üniversitesi, Buca Eğitim Fakültesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümü, Hasan Ali Yücel Binası, Kat: 3, Buca, İzmir. Elektronik posta: bahar.baran@deu.edu.tr Tel.: +90 232 301 2243.
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ oranı, yükseköğretim kurumunun da başarısına önemli etki yapmaktadır (Baldwin, 1998). Öğretim elemanlarının teknolojiye ilişkin ilgi-endişe ve benimseme düzeyleri, bilgi ve iletişim teknolojilerinin öğretim elemanları tarafından kullanılmasına önemli etki yapmaktadır (Alev ve Yiğit, 2009). Öğretim elemanlarının kendilerini geliştirmeleri ve farklı teknolojileri kullanmaları onların bireysel seçimlerine bağlıdır. Teknoloji kullanma durumu ise yukarıda sıralanan öğretimsel, bilimsel ve servis görevlerindeki üretkenlik ile pozitif ilişkilidir (Baldwin, 1998); Georgina ve Olson, 2008; Xu ve Meyer, 2007). Günümüzde, yoğun iş temposuna sahip öğretim elemanlarının ofiste aynı anda birkaç işi yetiştirmeye çalışmaları sıkça gözlenmektedir. Hatta teknolojinin gelişmesiyle birlikte, öğretim elemanlarının evine veya tatile iş götürmeleri olağan bir durum hâline gelmiştir. Yükseköğretim kurumunun başarısını doğrudan etkileyen öğretim elemanlarının teknolojiyi öğretimde kullanmaları ve bu konuda eğitimlere katılmaları çok sık araştırılan konulardır (Georgina ve Olson, 2008; Rogers, 2000). Ancak, farklı bir bakış açısıyla, bir akademik işi yürütürken, bu iş dışında farklı bir amaçla teknoloji kullanmanın onların akademik işlerine geciktirici etkisinin olup olmadığı sorusu henüz çok araştırılmamış bir konudur. Ayrıca, üniversite öğrencilerinin derslerindeki başarısızlık ile teknoloji kullanırken ders çalışmaları arasındaki ilişkiyi araştıran çalışmalar yürütülmesine rağmen (Junco ve Cotten, 2011, 2012), bu öğrencilerin eğitimini sağlayan öğretim üyeleri üzerine yürütülen çalışmalar son derece kısıtlıdır. Zamanla yarışan öğretim üyelerinin aynı anda birden fazla işi yürütmeleri, çoklu görev kavramı ile açıklanabilir. Çoklu görev tek seferde birden çok görevi yerine getirme olarak tanımlanmaktadır (Multitasking, 2012). Lee ve Taatgen (2002) çoklu görevi, insanların eşzamanlı çoklu görev taleplerinin üstesinden gelme yeteneği olarak tanımlamaktadır (s. 2). Çoklu görev sırasında, bir insanın bir beceride deneyimli olması, bu becerinin kullanıldığı çoklu görevlerde de daha başarılı olmasını sağlar. Örneğin; usta bir sürücü, araba kullanırken arkadaşıyla çok rahat sohbet edebilir. Ancak; acemi bir sürücü bu iki görevi aynı anda gerçekleştirmede zorlanabilir. Bir müzik aleti çalarken şarkı söylemek deneyimle ilişki olarak kolay ya da zor olabilecek bir görevdir (Lee ve Taatgen, 2002). Deneyime bağlı olmadan kolay veya zor olabilecek çoklu görevler de vardır. Yürürken konuşmak kolay bir çoklu görevdir, ancak aynı anda iki farklı cümleyi okumak ve dinlemek zor olabilir (Salvucci ve Taatgen, 2008). Bu tanımlarda çoklu görev eylemi esnasında yürütülen görevler eşzamanlı olarak gerçekleştirilmektedir (Jez, 2011). Eş zamanlı olarak gerçekleştirilebilecek görevler bulunmasına rağmen, bazı görevlerin eş zamanlı yapılamamasından dolayı görevlerin uygulanmasında gecikmeler olabilecektir (Junco ve Cotten, 2011; Salvucci ve Taatgen, 2008). Örneğin; bir öğretim elemanı not girişi yaparken, eşzamanlı olarak İnternet üzerinde bir akademik makaleyi okuyamaz. Bu durumda görev değiştirme, yani bir görevi yaparken o göreve ara verme ve diğeri ile ilgilenme ve sonra tekrar ilk göreve dönme durumu söz konusu olacaktır (Lee ve Taatgen, 2002). Yine, öğrencilerin sınava çalışırken mesaj yazmaları, görev değiştirme sebebiyle ders çalışma süresinin uzamasına sebep olacaktır (Bowman, Levine, Waite ve Gendron, 2010; Junco ve Cotten, 2012). Ayrıca, eğer çoklu görevden bahsediliyor ise birbiriyle ilişkili olmayan görevler olması gerekmektedir (Benbunan-Fich, Adler ve Mavlanova, 2011; Wild, Johnson ve Johnson, 2004). Bu çalışmada, öğretim elemanlarının bir akademik işi yürütmesi asıl görev olarak alınmıştır. Bu görevle ilişkisi olmayacak şekilde bir başka iş için İnternet kullanımı, cep telefonu kullanımı, müzik dinlenme ve TV izleme ise çoklu görevi oluşturacak diğer görevlerdir. Bir akademik işi yürütürken başka amaçla bu teknolojilerin kullanılması, görev değiştirme sebebiyle geciktirici olarak kabul edilmiştir. Teknoloji ve çoklu görevi konu alan araştırmalar incelendiğinde ayrı ayrı bilgisayar, İnternet, televizyon, cep telefonu, anında mesajlaşma (Instant messaging) servislerinin kullanıldığı görülmektedir (Brasel ve Gips, 2011; Hembrooke ve Gay, 2003; Judd ve Kennedy, 2011; Junco ve Cotten, 2011, 2012). Bu sebeple, bu çalışmada İnternet kullanma, cep telefonu ile konuşma, müzik dinleme ve TV izleme çoklu görevleri bir arada incelenmiştir. Öğretim elemanları işlerini yürütürken kullandıkları bu teknolojiler arasında görev değişimini düzgün sağlayabiliyorlarsa bunun onların öğretimsel, araştırma ve hizmet görevlerine yansımaları da olumlu olacaktır. Alanyazında gençlerin teknoloji yatkınlığı sebebiyle (Ata, 2011; Haznedar, 2012) onların teknoloji kullanarak çoklu görev gerçekleştirmeleri üzerine farklı çalışmalar yapıldığı görülmektedir. Örneğin; deneysel bir çalışmada, bir metin okuma görevi verilen üç öğrenci grubunda, metin okuma sırasında anında mesajlaşma servisiyle mesaj alan grubun metni okuma süresi, okuma öncesinde mesaj alanlara ve hiç mesaj almayanlara göre uzamıştır. Ancak üç öğrenci grubu arasında performans açısından bir fark çıkmamıştır (Bowman ve ark., 2010). Öğrencilerin, okul ödevlerini yaparken Facebook kullanmaları ve 2338
BARAN / Çoklu Görev(ler) in Öğretim Elemanlarının Akademik İşlerine Etkisi mesaj yazmaları okul ortalaması ile negatif ilişkili çıkmıştır (Junco ve Cotten, 2012). Bir öğrenci ne kadar çok anında mesaj servislerini kullanıyorsa ve okul çalışmalarını yaparken anında mesaj yazıyorsa bu öğrencinin o kadar çok okul çalışmaları olumsuz etkilenmektedir (Junco ve Cotten, 2011). Yükseköğretimde yer alan öğretim elemanlarına bakıldığında ise, asistanlıktan profesörlüğe ilerleyen kademeler içerisinde yaş profillerinin oldukça geniş olduğu görülmektedir. Bu açıdan bu grup için sayısal göçmen ya da sayısal yerli profili oldukça değişkendir. Sayısal göçmenler sonradan teknolojiye uyum sağlamaya çalışan bireyler olarak tanımlanırken, sayısal yerliler doğumlarından itibaren teknolojiyle yaşamaya alışmış, yaşamlarının büyük bir kısmını teknoloji ile geçiren bireyler olarak tanımlanmaktadır (Prensky, 2001a, 2001b). Sayısal yerlilerin sayısal göçmenlere göre problem çözme yetenekleri daha farklı olduğu ve çoklu göreve daha yatkın oldukları söylenmektedir (Helsper ve Eynon, 2010; Prensky, 2001a, 2001b). Sayısal yerlilerin çalışırken televizyon izlediğini sıklıkla gözlemleyebiliriz. Bilişsel psikoloji ise çoklu görevin göründüğü kadar faydalı olup olmadığını, çoklu görevin konsantrasyon eksikliğine ve bilişsel yüke neden olup olmadığını tartışmaktadır (Bennett, Maton ve Kervin, 2008; Junco ve Cotten, 2012). Çalışmalar insanların aynı anda birden çok işi yapmayı tercih ettiklerini ve bunu başarıyla yaptıklarına inandıklarını göstermiştir. Ancak bilimsel olarak çoklu görev sırasında onların inandıkları gibi başarılı olacaklarına dair bir gösterge yoktur (Jez, 2011). Araştırmanın Amacı Bu araştırmada, bir akademik işi yürütürken bir başka amaçla teknoloji kullanmanın akademik işlere etkisini incelemek amaçlanmıştır. Bu kapsamda üç temel araştırma sorusu şu şekilde belirlenmiştir: 1) Bir akademik işi yürütürken bir başka amaç ile İnternet kullanmak, cep telefonu ile konuşmak, müzik dinlemek ve televizyon izlemek akademik işleri ne sıklıkla geciktirir? 2) Akademik işlerin gecikmesi ile çoklu görev arasındaki ilişki nedir? ve 3) Akademik işlerin gecikmesi; unvan, yaş, günlük ortalama İnternet kullanma süresi, çoklu görev sıklıkları, akademik çalışma alanı ve farklı teknoloji kullanma derecesi değişkenleriyle açıklanabilir mi? Yöntem Bu çalışmada, ilişkisel araştırma yönteminden faydalanılmıştır. Betimsel araştırmaların bir türü olan, ilişkisel araştırma, deneysel araştırmalardan farklı olarak değişkenlere müdahale etmeden, değişkenler arasındaki ilişkileri ortaya koymayı amaçlar (Fraenkel ve Wallen, 2000). Bu kapsamda, çoklu görev sebebiyle akademik gecikme durumu ilişkisel olarak incelenmiştir. Araştırmanın Katılımcıları Örneklem uygunluk örneklemesi (convenience sampling) yoluyla belirlenmiştir. Bu yöntem, rastgele ya da sistematik rastgele olmayan örnekleme yöntemlerinin kullanılmasının zor olduğu zamanlarda araştırmacıların uygun olan kişileri örnekleme alması olarak tanımlanmaktadır (Fraenkel ve Wallen, 2000). Bu araştırmaya, Türkiye nin değişik illerinde 70 farklı üniversitede (60 devlet ve 10 vakıf) görev yapmakta olan 1033 öğretim elemanı katılmıştır. Öğretim elemanlarının yaşlarının ortalamaları 37,33 tür (SS = 8,9; tepe değer = 35; ortanca = 36). Katılımcıların en genci 21 yaşındayken, en yaşlısı 69 yaşındadır. Öğretim elemanlarının yaşlarına göre oranları şu şekildedir; 30 yaşından küçük (n = 261; %25,3), 31-35 (n = 250; %24,3), 36-43 ( n = 275; %26,7) ve 44 den büyük (n = 238; 23,1). 10 farklı fakülteden ve 131 farklı anabilim dalından katılımcı bulunmaktadır. Katılımcıların büyük çoğunluğu mühendislik (n = 239; %23), fen (n = 201; %20) ve eğitim fakültesinde görev yapmaktadır (n = 223; %22). Diğer fakültelerin katılımcı oranları sırasıyla şu şekildedir; iktisadi ve idari bilimler ve hukuk fakültesi (n = 128; %13), dişçilik ve tıp fakültesi (n = 80; %8), edebiyat fakültesi (n = 50; %5), ve orman fakültesi (n = 34; %3). Ayrıca katılımcıların geri kalan bölümü (%6) ise veterinerlik, iletişim, güzel sanatlar ve denizcilik fakültesinden öğretim elemanlarıdır. Akademik unvana göre dağılım incelendiğinde en yüksek katılım yardımcı doçentlerden (n = 296; %29) ve araştırma görevlilerinden (n = 266; %26) gelmektedir. Daha sonra doçent (n = 152; %15), profesör (n = 130; %13), öğretim görevlisi doktor ve araştırma görevlisi doktor (n = 115; %11) ve öğretim görevlisi, uzman ve okutmanlar (n = 62; %6) gelmektedir. Öğretim elemanlarının günlük ortalama İnternet kullanma süreleri; 10 saatten fazla (n = 53; %5,1), 6-10 (n = 228; %22,1) ve 0-5 saat arasında(n = 747; %72,5) şeklindedir. Verilerin Toplanması Bu araştırmada verilerin %90 ı çevrimiçi anket yoluyla 2012 Bahar yarıyılında toplanmıştır. %10 luk bölüm ise araştırmacının kendi üniversitesinde fen, edebiyat, mühendislik ve iktisadi ve idari bilimler fakültelerinde görev yapmakta olan öğretim ele- 2339
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ manlarından yüz yüze görüşülerek toplanmıştır. Çevrimiçi anket ile yüz yüze anket sonuçları çoklu görev sıklıkları ve akademik gecikme puanları kapsamında öğretim üyelerinin unvanlarına göre karşılaştırılarak incelenmiştir. Yüz yüze anketlerde uzman, öğretim görevlisi ve profesör kademesinin sınırlı olması sebebiyle bu unvanlarda karşılaştırma yapılmamıştır. Doçentler, yardımcı doçent ve araştırma görevlileri için çevrimiçi anket ve yüz yüze anket sonuçları benzer çıkmıştır. Anket formunun ilk bölümünde, katılımcılara görev yaptıkları fakülte, bölüm, unvan, yaş, ortalama İnternet kullanma süresi, birden fazla teknoloji kullanma durumu (tablet, akıllı cep telefonu, masaüstü bilgisayar ve dizüstü bilgisayar) sorulmuştur. Anket formunun ikinci bölümünde ise çoklu görev sıklıkları ve çoklu görev sebebiyle akademik işlerin gecikme sıklığı sorulmuştur. Bu araştırmada incelenen çoklu görevler ve akademik gecikme sıklıkları aşağıdaki gibi tanımlanarak veriler toplanmıştır. Çoklu Görevler (ÇG): Katılımcılara bir akademik işi yürütürken bu akademik iş dışında başka bir amaçla teknoloji kullanma sıklıkları, yani çoklu görev sıklıkları sorulmuştur. Başka bir amaç ile teknoloji kullanma kapsamında belirlenen eylemler; İnternet kullanma, cep telefonu ile konuşma, müzik dinleme ve televizyon izleme şeklindedir. Öğretim elemanları çoklu göreve sebep olacak her bir teknoloji kullanımı için asla, nadiren, bazen, sık sık ve çok sık şeklinde kodlama yapmıştır. Katılımcıların bu değerlendirmeleri SPSS yazılımında veri girişi yapılırken sırasıyla 1, 2, 3, 4 ve 5 şeklinde kodlanmıştır. Böylece yürütülen akademik işten farklı amaçla teknoloji kullanma yani çoklu görev puanları hesaplanmıştır. Sonuçta dört farklı çoklu görev puanı elde edilmiştir. Bunlar araştırmanın bulgular bölümünde; ÇG İnternet, ÇG cep telefonu, ÇG müzik ve ÇG TV şeklinde isimlendirilerek kullanılmıştır. Akademik Gecikme (AG): Akademik gecikme durumunun belirlenebilmesi için, katılımcılara yukarıda tanımlanan çoklu görevlerin akademik işlerin gecikmesine sebep olma sıklıkları sorulmuştur. Yani, bir akademik işi yürütürken, başka bir amaçla İnternet kullanma, cep telefonu ile konuşma, müzik dinleme ve televizyon izleme işlerinin, ne kadar sıklıkla akademik işlerin gecikmesine sebep olabileceği sorulmuştur. Öğretim elemanları asla, nadiren, bazen, sık sık ve çok sık şeklinde kodlama yapmıştır. Katılımcıların bu değerlendirmeleri SPSS yazılımında veri girişi yapılırken sırasıyla 1, 2, 3, 4 ve 5 şeklinde kodlanmıştır. Böylece, dört farklı akademik gecikme puanı (dört bağımlı değişken) elde edilmiştir. Verilerin analizinde (lojistik regresyon analizinde) bu dört bağımlı değişkenden tek bir bağımlı değişken hesaplanmıştır. Bunlar bulgularda; AG İnternet, AG cep telefonu, AG müzik ve AG TV şeklinde isimlendirilerek kullanılmıştır. Verilerin Analizi Araştırmanın amacı kapsamında belirlenen üç alt amacın cevabını arayabilmek için veriler üç şekilde analiz edilmiştir. Birinci analizde betimsel bir yol izlenmiş, ikinci analizde çapraz tablo analizi kullanılmış ve son olarak lojistik regresyon analizi uygulanmıştır. Betimsel Analiz: Çoklu görev üzerine yürütülen bir çalışma çoklu görevin engelleyici etkisini daha net gösterebilmek için 5 li likert tipi ölçeği 0 (engellemez) ve 1 (engeller) olarak kodlamıştır (Junco ve Cotten, 2011). Benzer şekilde, bu çalışmada da çoklu görevlerin akademik gecikmeye sebep olma sıklıkları yeniden kodlanmıştır. Öğretim elemanları çoklu görevin asla akademik gecikmeye sebep olmayacağına inanıyorlarsa 0: geciktirmez, nadiren, bazen, sık sık ve çok sık akademik gecikmeye sebep olacağına inanıyorlarsa 1: geciktirir şeklinde yeniden kodlanmıştır. Bu şekilde öğretim elemanlarının AG İnternet, AG cep telefonu, AG müzik ve AG televizyon durumları frekans ve yüzdelerle incelenmiştir. Çapraz Tablo Analizi: Çapraz tablo analizi, bir tabloda sütun değişkenindeki seviyelerde birey oranlarının, satır değişkenin seviyeleri için aynı olup olmadığını test eder (Acton, Miller, Fullerton ve Maltby, 2009; Green ve Salkind, 2005; Stern, 2010). Bu çalışmada, dört farklı çoklu görev durumu ile çoklu görev sebebiyle akademik gecikme yaşama durumu arasındaki ilişkiyi inceleyebilmek amacıyla, Pearson χ² nin kullanıldığı çapraz tablo analizi yürütülmüştür. Bu analiz kapsamında çoklu görev yapma durumları, bireyler arasında farklılıkları daha net ortaya koyabilmek amacıyla yeniden kodlanmıştır. Eğer asla çoklu görev yapmıyorlarsa 1: asla, nadiren ve bazen yapıyorlarsa 2: bazen, sık sık ve çok sık yapıyorlarsa 3: sıklıkla şeklinde kodlanmıştır. Bu değişken çapraz tabloda satır değişkenini oluşturmuştur. Sütun değişkeni, çoklu görev sebebiyle akademik gecikme durumudur. Akademik gecikme durumları yukarıda betimsel analizde yeniden kodlandığı şekilde kullanılmıştır. Bu analizde I. tip hata yapma olasılığını düşürmek amacıyla Holm un Sıralı Benforoni yöntemi kullanılmıştır (Green ve Salkind, 2005). Satır ve sütun arasındaki ilişkinin büyüklüğünü değerlendirebilmek amacıyla Phi ya da Cramér V etki büyüklüğü 2340
BARAN / Çoklu Görev(ler) in Öğretim Elemanlarının Akademik İşlerine Etkisi olarak rapor edilir (Acton ve ark., 2009; Green ve Salkind, 2005; Stern, 2010). Phi satır ya da sütun değişkenin seviyeleri ikiden fazla olduğunda 1 den büyük olacaktır bu da yorumlamayı zorlaştıracaktır (Green ve Salkind, 2005). Bu sebeple bu çalışmada Cramér V rapor edilmiştir. 0,10; 0,30; 0,50 değerleri sırasıyla düşük, orta ve ileri düzeyde ilişkileri ifade etmektedir (Green ve Salkind, 2005). Lojistik Regresyon: Lojistik regresyon bir grup üyeliği gibi bir kategorik değişkende bireylerin hangi grubun üyesi olduğunu tahmin etmede kullanılan ve bağımsız değişkenlerin dağılımına ilişkin sayıltıları gerektirmeyen bir yöntemdir (Çokluk, Şekercioğlu ve Büyüköztürk, 2012; Tabachnick ve Fidell, 2001). Bu çalışmada, lojistik regresyon yöntemiyle, çoklu görev sebebiyle akademik gecikme durumu farklı bağımsız değişkenler ile incelenmiştir. Bu kapsamda dört farklı akademik gecikme durumu üzerinden tek bağımlı değişken elde edilmiştir. İlk olarak bu dört bağımlı değişken puanı toplanmıştır. Sonra, eğer dört çoklu görevin hiçbirisinin akademik gecikme sebep olmayacağı düşünülmüş ise 0: geciktirmez olarak kodlanmıştır. Çoklu görevlerden en az birisinin gecikmeye sebep olacağı düşünülmüş ise 1: geciktirir şeklinde kodlama yapılmıştır. Bağımsız değişkenler olarak analize çalışma alanı (sosyal, sayısal), yaş (30 dan küçük, 31-35, 36-43, 44 ten büyük), Unvan (Prof. Dr., Doç. Dr., Yrd. Doç. Dr., Öğr. Gör. Dr. ve Arş. Gör. Dr., uzman, okutman ve Öğr. Gör., ve Araş. Gör.) ÇG İnternet, ÇG cep telefonu, ÇG televizyon, ÇG müzik ve birden fazla teknoloji kullanma durumu (1, 2, 3 ve 4) alınmıştır. Geçerlik ve Güvenirlik Bu araştırmada hazırlanan anket formu beş öğretim elemanına uygulanarak soruların amacına ulaşıp ulaşmadığı test edilmiştir. Öğretim elemanlarından gelen dönütler doğrultusunda tekrar düzelterek bir sonraki öğretim üyesinin fikri alınmıştır. Uygulamadan sonra çevrimiçi anket yoluyla elde edilen veriler incelendiğinde öğretim elemanlarının bir kısmının aynı formu birkaç kez gönderdiği görülmüştür. Bu kapsamda tablolama programına atılan veriler süz özelliği ile incelenerek aynı olan anketler veri dosyasından kaldırılmıştır. Ayrıca bazı öğretim üyelerinin anketin hepsini doldurmadığı görülmüştür çok ciddi veri kaybı olan anketler analize katılmamıştır. Son olarak, verilerin analizinde, I. tip hata yapma olasılığını düşürmek amacıyla Holm un Sıralı Benforoni yöntemi kullanılmıştır. Bulgular Katılımcıların Çoklu Görev Sebebiyle Akademik İşlerin Gecikip Gecikmeyeceği İle İlgili Görüşleri Öğretim elemanlarının çoklu görev sebebiyle akademik gecikme yaşanıp yaşanmayacağına ilişkin düşünceleri incelenmiştir (Tablo 1). Katılımcıların %78,7 si akademik işleri yürütürken kullanılan İnternet in akademik işlerin gecikmesine sebep olacağını düşünmektedir. Sonra sırasıyla cep telefonu ile konuşmanın (%62,3) ve TV izlemenin (%56,1) yine akademik işlerin tamamlanmasını geciktireceğini düşünmektedirler. Katılımcılar sadece müzik dinlemenin (%55,1) akademik işlerin tamamlanmasını geciktirmediğini düşünmektedir. Tablo 1. Çoklu Görevlerin Akademik Gecikmeye Sebep Olma Durumları Çoklu görevler Akademik gecikme Sıklık Yüzde Geciktirmez 197 19,1 İnternet kullanmak Geciktirir 811 78,7 Toplam 1008 97,8 Cep Telefonu ile konuşmak Müzik dinlemek TV izlemek Geciktirmez 346 33,6 Geciktirir 642 62,3 Toplam 988 95,8 Geciktirmez 568 55,1 Geciktirir 429 41,6 Toplam 997 96,7 Geciktirmez 412 40,0 Geciktirir 578 56,1 Toplam 990 96,0 Çoklu Görev ve Akademik Gecikme Arasındaki İlişkinin İncelenmesi Bu bölümde çoklu görev sıklıkları ile çoklu görev sebebiyle akademik gecikme durumu arasındaki ilişki çapraz tablo analizi ile incelenmiştir (Tablo 6). İlk olarak, öğretim elemanlarının bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla İnternet kullanma sıklıkları ile İnternet kullanma sebebiyle akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla İnternet kullanan öğretim elemanlarının, akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri farklılaşmaktadır, Pearson χ² (2, 997) = 119,87, p = 0,00, Cramér V = 0,35. Akademik gecikme yaşanacağını düşünen öğretim elemanlarının asla, bazen ve sıklıkla çoklu görev yapma oranları %43,9, %80,2 ve %92,2 olarak ortaya çıkmıştır (Tablo 6). İkili karşılaştırmalar bu oranlar arasındaki farkı değerlendirmek için yürütülmüştür (Tablo 2). İkili karşılaştırmalar sırasında birinci tip hata- 2341
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ yı engellemek amacıyla Holm un Sıralı Benforoni yöntemi kullanılmıştır. Bütün ikili karşılaştırmalarda anlamlı farklılık çıkmıştır. Özellikle asla çoklu görev yapmayan ve sıklıkla yapanların akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri arasında önemli farklılık çıktığı görülmektedir, Pearson χ² (1, 442) = 120,79, p = 0,00, Cramér V = 0,52). Tablo 2. ÇG İnternet için Holm s Sıralı Benferroni Yöntemini Kullanan İkili Karşılaştırma Sonuçları Pearson χ² p (alfa) CramérV Asla-sıklıkla 120,79 * 0,00 0,52 (0,017) Asla-bazen 61,78 * 0,00 0,31 (0,025) Bazen-sıklıkla 23,46 * 0,00 0,16 (0,050) * p değeri alfa Öğretim elemanlarının bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla cep telefonu ile konuşma sıklıkları ile cep telefonu ile konuşma sebebiyle akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla cep telefonu kullanan öğretim elemanlarının akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri farklılaşmaktadır; Pearson χ² (2, 967) = 141,38, p = 0,00, Cramér V = 0,38. Akademik gecikme yaşanacağını düşünen öğretim elemanlarının asla, bazen ve sıklıkla çoklu görev yapma oranları %31,5, %70,8 ve %90,4 olarak ortaya çıkmıştır (Tablo 6). İkili karşılaştırmalar bu oranlar arasındaki farkı değerlendirmek için yürütülmüştür (Tablo 3). İkili karşılaştırmalar sırasında birinci tip hatayı engellemek amacıyla Holm un Sıralı Benforoni yöntemi kullanılmıştır. Bütün karşılaştırmalarda anlamlı farklılık çıkmıştır. Özellikle asla çoklu görev yapmayan ve sıklıkla yapanların akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri arasında önemli farklılık çıktığı görülmektedir, Pearson χ² (1, 317) = 101,33, p = 0,00, Cramér V = 0,57). Tablo 3. ÇG Cep Telefonu için Holm un Sıralı Benferroni Yöntemini Kullanan İkili Karşılaştırma Sonuçları Pearson χ² p (alfa) CramérV Asla-sıklıkla 101,33 * 0,00 0,57 (0,017) Asla-bazen 100,53 * 0,00 0,34 (0,025) Bazen-sıklıkla 19,18 * 0,00 0,15 (0,050) * p değeri alfa Öğretim elemanlarının bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla müzik dinleme sıklıkları ile, müzik dinlemeleri sebebiyle akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla müzik dinleyen öğretim elemanlarının akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri farklılaşmaktadır; Pearson χ² (2, 986) = 15,25, p = 0,00, Cramér V = 0,12. Akademik gecikme yaşanacağını düşünen öğretim elemanlarının asla, bazen ve sıklıkla çoklu görev yapma oranları %29,5, %47,8 ve %41,3 olarak ortaya çıkmıştır (Tablo 6). İkili karşılaştırmalar bu oranlar arasındaki farkı değerlendirmek için yürütülmüştür (Tablo 4). İkili karşılaştırmalar sırasında birinci tip hatayı engellemek amacıyla Holm un Sıralı Benforoni yöntemi kullanılmıştır. ÇG müzik dinlemeye ait ikili karşılaştırmalarda, asla-bazen ve asla-sıklıkla arasında anlamlı farklılık çıkmıştır. Özellikle asla çoklu görev yapmayan ve bazen yapanların akademik gecikme yaşama durumları arasında önemli farklılık çıktığı görülmektedir, Pearson χ² (1, 686) = 14,64, p = 0,00, Cramér V= 0,15). Tablo 4. ÇG Müzik için Holm un Sıralı Benferroni Yöntemini Kullanan İkili Karşılaştırma Sonuçları Pearson χ² p (alfa) CramérV Asla-bazen 14,64 * 0,00 0,15 (0,017) Asla-sıklıkla 5,67 * 0,02 0,11 (0,025) Bazen-sıklıkla 3,00 0,08 0,06 (0,050) * p değeri alfa Tablo 5. ÇG TV için Holm un Sıralı Benferroni Yöntemini Kullanan İkili Karşılaştırma Sonuçları Pearson χ² p (alfa) CramérV Asla-bazen 166,75 * 0,00 0,43 (0,017) Asla-sıklıkla 51,05 * 0,00 0,32 (0,025) Bazen-sıklıkla 0,87 0,35 0,04 (0,050) * p değeri alfa Öğretim elemanlarının bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla TV izleme sıklıkları ile TV izleme sebebiyle akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla TV izleyen öğretim elemanlarının akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri farklılaşmaktadır; Pearson χ² (2, 970) = 183,75, p = 0,00, Cramér V = 0,44. Akademik gecikme yaşanacağını düşünen öğretim elemanlarının asla, bazen ve sıklıkla çoklu 2342
BARAN / Çoklu Görev(ler) in Öğretim Elemanlarının Akademik İşlerine Etkisi görev yapma oranları %34,1, %76,6 ve %82 olarak ortaya çıkmıştır (Tablo 6). İkili karşılaştırmalar bu oranlar arasındaki farkı değerlendirmek için yürütülmüştür (Tablo 5). İkili karşılaştırmalar sırasında birinci tip hatayı engellemek amacıyla Holm un Sıralı Benforoni yöntemi kullanılmıştır. ÇG TV için ikili karşılaştırmalarda asla-bazen ve asla-sıklıkla arasında anlamlı farklılık çıkmıştır. Özellikle asla çoklu görev yapmayan ve bazen yapanların akademik gecikme yaşama durumları arasında önemli farklılık çıktığı görülmektedir, Pearson χ²(1, 909) = 166,75, p = 0,00, CramérV= 0,43). Tablo 6. Çoklu Görev Yapma ile Çoklu Görev Sebebiyle Akademik Gecikme Arasındaki İlişkiyi Gösteren Çapraz Tablo Akademik gecikme durumu % ÇG İnternet Akademik işleri yürütürken İnternet Kullanma sıklıkları Geciktirmez Geciktirir Toplam Geciktirmez Geciktirir Asla n 60 47 107 % 56,1 43,9 100,0 Bazen n 110 445 555 % 19,8 80,2 100,0 Sıklıkla n 26 309 335 % 7,8 92,2 100,0 Toplam n 196 801 997 19,7 80,3 100,0 Akademik gecikme durumu Toplam ÇG cep telefonu Akademik işleri yürütürken Cep telefonu ile konuşma sıklıkları % Geciktirmez Geciktirir Asla Bazen Sıklıkla Toplam n 139 64 203 % 68,5 31,5 100,0 n 190 460 650 % 29,2 70,8 100,0 n 11 103 114 % 9,6 90,4 100,0 n 340 627 967 35,2 64,8 100,0 Akademik gecikme durumu Toplam % ÇG müzik Akademik işleri yürütürken müzik dinleme sıklıkları Geciktirmez Geciktirmez Asla Bazen Sıklıkla Toplam n 98 41 139 % 70,5 29,5 100,0 n 287 260 547 % 52,5 47,5 100,0 n 176 124 300 % 58,7 41,3 100,0 n 561 425 986 56,9 43,1 100,0 Akademik gecikme durumu Toplam % ÇG TV Akademik işleri yürütürken TV izleme sıklıkları Asla n 286 148 434 % 65,9 34,1 100,0 Bazen n 111 364 475 % 23,4 76,6 100,0 Sıklıkla n 11 50 61 % 18,0 82,0 100,0 Toplam n 408 562 970 42,1 57,9 100,0 2343
KURAM VE UYGULAMADA EĞİTİM BİLİMLERİ Akademik İşlerin Gecikmesini Açıklayan Faktörler Lojistik regresyon modeli sonucunda sadece sabiti içeren modele (adım 0) ilişkin doğru sınıflandırma oranı %87,5 olarak ortaya çıkmıştır. Başlangıç modelde yer almayan bağımsız değişkenlere ait modelin hata ki-kare istatistiğinin anlamlı olduğu görülmektedir (χ² B0 (8) = 119,29; p = 0,000). Bu adım 0 da yer alan başlangıç modelde yer alamayan yordayıcı değişkenlere ilişkin katsayıların önemli derecede sıfırdan farklı olduğunun göstergesidir (Çokluk ve ark., 2012). Yani bu değişkenlerden bir ya da daha fazlasının modele eklenmesi modelin gücünü artıracaktır. Başlangıç modelde (adım 0) 686,42 olan -2LL değerinin bağımsız değişkenlerin analize katıldığı modelde (adım1) 560,86 ya kadar düştüğü görülmektedir. Bu durumda modelin uyumunda meydana gelen değişme anlamlıdır. Omnibus test sonucu sadece sabit terimin yer aldığı başlangıç model ile bağımsız değişkenlerin analize girmesiyle oluşan model arasında anlamlı bir fark olduğunu göstermiştir (χ²(8) = 125,56; p = 0,000). Bağımsız değişkenlerin analize girdiği amaçlanan model için (adım 1) Hosmer ve Lemeshow ki-kare uyum iyiliği testi lojistik regresyon modelinin kabul edilebilir bir uyuma sahip olduğunu göstermiştir (χ²(8) = 11,63; p = 0,168). Bağımsız değişkenler analize girdiğinde akademik değişmedeki varyansın %13 ü (Cox & Snell R 2 göre) ve %24 ü (Nagelkerke R 2 göre) bağımsız değişkenler tarafından açıklanmaktadır. Lojistik regresyon modeli sonucunda elde edilen modele ilişkin doğru sınıflandırma oranı %88,6 olarak çıkmıştır. Tablo 7 amaçlanan model değişkenlerinin katsayı tahminlerini göstermektedir. Tablo 7 incelendiğinde modele ilişkin yedi bağımsız değişken bulunmaktadır. Unvana göre inceleme yapıldığı zaman profesör kadrosu referans kategorisi olarak alınmıştır. Buna göre; doçent ve uzman ve okutman kadrosundaki öğretim elemanlarının akademik gecikmeleri anlamlı çıkmıştır. Doçentlerin çoklu görev sebebiyle akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri, profesörlere göre 2,375 kat daha fazla çıkmıştır. Yine uzman ve okutmanların akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri profesörlere göre 4,695 kat daha fazladır. Yaş bağımsız değişkenine göre inceleme yapıldığı zaman 44 yaşından büyük öğretim elemanları referans kategori olarak alınmıştır. Buna göre 30 yaşından küçük ve 36-43 yaş arasındaki öğretim elemanlarının akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri anlamlı çıkmıştır. 30 yaşından küçük öğretim elemanlarının çoklu görev sebebiyle akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri, 44 yaşından büyük öğretim elemanlardan 3,665 kat daha fazla çıkmıştır. 36-43 yaş arasındaki öğretim elemanlarından ise 1,905 kat daha fazla çıkmıştır. Öğretim elemanlarının çoklu görev durumları incelendiğinde ise, bir akademik işi yürütürken başka bir amaçla İnternet kullanan, televizyon izleyen ve cep telefonuyla konuşan öğretim elemanlarının akademik gecikme yaşanacağına ilişkin düşünceleri anlamlı çıkmıştır. İnternet kullanarak çoklu görev yapan öğretim elemanları, yapmayanlara göre 1,694 kat daha fazla akademik gecikme yaşanacağını düşünmektedir. Cep telefonu kullanarak çoklu görev yapan öğretim elemanları, yapmayanlara göre 1,492 kat daha fazla gecikme yaşanacağını düşünmektedir. Son olarak, televizyon seyrederek çoklu görev yapan öğretim elemanları, yapmayanlara göre 1,509 kat daha fazla akademik gecikme yaşanacağını düşünmektedir. Tablo 7. Çoklu Görev Sebebiyle Akademik Gecikmeyi Açıklayan Sebeplerin Lojistik Regresyon ile İncelenmesi Bağımsız β S.H Wald sd p Exp(β) değişkenler Unvan 13,724 5,017 Doç. Dr.,865,400 4,670 1,031 2,375 Yrd. Doç. Dr.,539,375 2,063 1,151 1,714 Öğr. Gör. Dr. Ve Arş. -,326,452,522 1,470,722 Gör. Dr. Uzman, okutman 1,547,806 3,684 1,050 4,695 Arş. Gör.,384,551,486 1,486 1,468 Yaş 7,077 3,069 <30 1,299,545 5,671 1,017 3,665 31-35,745,392 3,609 1,057 2,107 36-43,645,324 3,958 1,047 1,905 Ortalama İnternet 4,801 2,091 10> -,947,489 3,757 1,053,388 6-10> -,376,279 1,818 1,178,687 ÇG İnternet,527,119 19,760 1,000 1,694 ÇG cep telefonu,400,138 8,451 1,004 1,492 ÇG müzik,012,098,015 1,903 1,012 ÇG televizyon,412,145 8,049 1,005 1,509 Alan(sözel),335,279 1,445 1,229 1,399 Farklı teknolojiler,252,143 3,106 1,078 1,286 Sabit -1,553,559 7,731 1,005,212 Sonuç ve Tartışma Çoklu görev alanında yürütülen çalışmalar son yıllarda çoklu görevin performansı ve üretkenliği artırdığını söylemesine (Jez, 2011) rağmen, bazı 2344