ORTAOKUL ÖĞRETMENLERİNİN TEKNOLOJİ ENTEGRASYON DÜZEYLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE MODELLENMESİ

Abstract

Bu araştırmanın amacı 2021-2022 eğitim ve öğretim döneminde Şanlıurfa ilinin devlet okullarında çalışan öğretmenlerin teknoloji entegrasyon düzeylerini etkileyen faktörlerin önem sırasını ayrıntılı bir şekilde incelemektir. Veri madenciliği yöntemlerinden karar ağacı yöntemi kullanılan araştırmanın örneklemini 2021–2022 eğitim ve öğretim yılı Şanlıurfa ili devlet okullarının ortaokul kademesinde çalışan 1075 öğretmen oluşturmaktadır. Öğretmenlerin teknoloji entegrasyon düzeylerini açıklayan değişkenler uygulanan demografik bilgi formu ve "Öğretmenlerin Teknoloji Entegrasyonlarına Yönelik Temel Göstergeler Ölçeği" aracılığıyla ile belirlenmiştir. Çalışmada verilerin analizi "SPSS Statistics 25" paket programı aracığıyla veri madenciliği yöntemlerinden en çok tercih edilen karar ağaçları yöntemi ile yapılmıştır. Araştırma sonucunda öğretmenlerin teknoloji entegrasyonu düzeyini etkileyen en önemli faktörün "Hizmet İçi Eğitim Alma/Almama" faktörü olduğu belirlenmiştir. Daha sonrasında ise "Branş" ve "İdarecilerin Destek Sunma/Sunmama" faktörlerin eşit ve ikinci derecede öneme sahip olduğu tespit edilmiştir. Üçüncü dereceden önemli faktörler ise "Okulun Teknolojik Altyapısı", "Bilgisayar Kullanım Deneyimi", "Öğretmenlik Hizmet Süresi" ve "Yaş" faktörlerinin olduğu belirlenmiştir.

The aim of this research is to examine in detail the order of importance of the factors affecting the technology integration levels of teachers working in public schools in Sanlıurfa in the 2021-2022 education period. The sample of the research, in which the decision tree method, one of the data mining methods, is used, consists of 1075 teachers working at the secondary school level of public schools in Sanliurfa in the 2021-2022 academic year. The variables explaining the technology integration levels of the teachers were determined through the applied demographic information form and the "Basic Indicators for Teachers' Technology Integration Scale". In the study, the analysis of the data was made with the "SPSS Statistics 25" package program, with the decision tree method, which is the most preferred data mining method. As a result of the research, it has been determined that the most important factor affecting the technology integration level of teachers is the factor of "Receiving/Not Taking In-Service Training". Afterwards, it has been determined that the "Branch" and "Administrators' Support/Not Offering" factors have equal and secondary importance. It has been determined that the third degree important factors are "Technological Infrastructure of the School", "Computer Usage Experience", "Teacher Service Period" and "Age" factors.