Abstract
Harmanlanmış Öğrenme, geleneksel yüz yüze öğretim metotları ile eğitim amaçlı çevrim içi teknolojilerin entegre edilerek kullanıldığı bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım, öğrencilere öğrenme süreçlerini kendilerinin yönetebilecekleri, öğrenci odaklı bir ortam sağlar ve bu yaklaşım dünya genelinde giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu çalışmanın temel amacı öğretmen adaylarının harmanlanmış öğretime hazırbulunuşluk düzeylerini belirlemektir. Araştırmanın hedeflerine uygun olarak, betimsel tarama modeli tercih edilmiştir. Araştırmanın örneklem grubunu 2023-2024 eğitim-öğretim yılında Kastamonu Eğitim Fakültesinde 522 öğretmen adayı oluşturmuştur. Öğretmen adaylarına “Harmanlanmış Öğretime Hazırbulunuşluk Ölçeği” uygulanmıştır. Çalışmada elde edilen veriler SPSS 21 paket programında çözümlenmiştir. Verilerin analizinde t-testi, ANOVA, frekans ve yüzde kullanılmıştır. Araştırma sonunda öğretmen adaylarının harmanlanmış öğretime hazırbulunuşluk düzeyleri elde edilen bulgular incelendiğinde ölçekten alınan puanların ortalamasının (X=4,54) olduğu görülmüştür. En yüksek puanın 6 olduğu düşünüldüğünde öğretmen adaylarının harmanlanmış öğretime hazırbulunuşluk düzeylerinin %76’lık bir oranda olduğu görülmüştür. Araştırmada öğretmen adaylarının harmanlanmış öğretime hazırbulunuşluk düzeylerinin cinsiyete göre farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Kız öğretmen adaylarının harmanlanmış öğretime hazırbulunuşluk düzeylerinin erkek öğretmen adaylarına göre daha yüksek olduğu görülmüştür.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Similar Papers
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.