Robotik Kodlamada Problem Çözme Becerileri Ölçeğinin Geliştirilmesi

Bu araştırmanın amacı, ortaokul öğrencilerinin robotik kodlama süreçlerinde sergiledikleri problem çözme becerilerini ölçmeye yönelik geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirmektir. Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) verileri, farklı okul türlerinden toplam 236 öğrenciden elde edilmiştir. AFA sonucunda 32 maddeden oluşan ve toplam varyansın %59’unu açıklayan dört faktörlü bir yapı elde edilmiştir. Bu faktörler “Problemi Analiz Etme”, “Çözüm Geliştirme”, “Planı Uygulama” ve “Alternatif Çözüm” olarak adlandırılmıştır. Faktör yükleri .487 ile .754 arasında değişmiştir. Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA), 468 öğrenciden toplanan verilerle yürütülmüş ve dört faktörlü yapının model uyum indeksleri açısından kabul edilebilir düzeyde olduğu görülmüştür (χ²/sd = 1.98; RMSEA = 0.050; CFI = 0.98). Alt boyutlara ait Cronbach Alpha katsayıları .848 ile .912 arasında değişmektedir. Elde edilen bulgular, ölçeğin robotik kodlama temelli problem çözme becerilerini değerlendirmede geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğunu göstermektedir.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Journal of Computer and Education Research
Published
2026-07-01
DOI
https://doi.org/10.18009/jcer.1822982
Primary Topic
Teaching and Learning Programming
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Robotik Kodlamada Problem Çözme Becerileri Ölçeğinin Geliştirilmesi

N. Berrin Aksoy, İlhami Arseven
Journal of Computer and Education Research
Teaching and Learning Programming
article

Robotik Kodlamada Problem Çözme Becerileri Ölçeğinin Geliştirilmesi

N. Berrin Aksoy, İlhami Arseven
article en

Abstract

Bu araştırmanın amacı, ortaokul öğrencilerinin robotik kodlama süreçlerinde sergiledikleri problem çözme becerilerini ölçmeye yönelik geçerli ve güvenilir bir ölçek geliştirmektir. Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) verileri, farklı okul türlerinden toplam 236 öğrenciden elde edilmiştir. AFA sonucunda 32 maddeden oluşan ve toplam varyansın %59’unu açıklayan dört faktörlü bir yapı elde edilmiştir. Bu faktörler “Problemi Analiz Etme”, “Çözüm Geliştirme”, “Planı Uygulama” ve “Alternatif Çözüm” olarak adlandırılmıştır. Faktör yükleri .487 ile .754 arasında değişmiştir. Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA), 468 öğrenciden toplanan verilerle yürütülmüş ve dört faktörlü yapının model uyum indeksleri açısından kabul edilebilir düzeyde olduğu görülmüştür (χ²/sd = 1.98; RMSEA = 0.050; CFI = 0.98). Alt boyutlara ait Cronbach Alpha katsayıları .848 ile .912 arasında değişmektedir. Elde edilen bulgular, ölçeğin robotik kodlama temelli problem çözme becerilerini değerlendirmede geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olduğunu göstermektedir.

Journal of Computer and Education ResearchVol. 14
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi (TR)
Openalex Percentile: Top 4%
Teaching and Learning Programming
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.

Robotik Kodlamada Problem Çözme Becerileri Ölçeğinin Geliştirilmesi — N. Berrin Aksoy, İlhami Arseven · Journal of Computer and Education Research (2026) | TGRS Research Map | TGRS