FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ SİBER ZORBALIK-MAĞDURİYET DURUMLARI VE YORDAYICILARININ İNCELENMESİ

Author:

Year-Number: 2017-50
Yayımlanma Tarihi: null
Language : null
Konu : Eğitim
Number of pages: 37-50
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Araştırmada, fen bilgisi öğretmen adaylarının siber zorbalığa ilişkin davranışlarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Yöntem olarak tarama modellerinden iliş¬kisel tarama modeli kullanılmıştır. Araştırma 2016-2017 eğitim öğretim yılında cumhuriyet üniversitesi fen bilgisi eğitiminde öğrenim gören ve basit seçkisiz örneklem yöntemiyle belirlenen 134 öğretmen adayı ile gerçekleştirilmiştir. Veri toplama aracı olarak “Siber Zorba/Mağdur Anketi ve ölçeği” kullanılmıştır. Elde edilen verilere, siber zorba olma durumları ve cinsiyete göre farklılaşıp farklılaşmadığını belirlemek için parametrik testlerden bağımsız gruplar için t testi ve siber zorbalığa uğrama durumlarının yordanmasına ilişkin çoklu regresyon analizi kullanılmıştır. Ölçekten elde edilen verilerin analizi sonucunda, yaklaşık 8 fen bilgisi öğretmen adayından birisinin siber zorbalığa uğradığı ve cinsiyete göre anlamlı bir fark olmadığı, siber ortamların ve günlük internet kullanma süresinin ise öğretmen adaylarının siber zorbalığa uğramalarına ilişkin toplam varyansın %31.3’nü açıkladığı sonuçlarına ulaşılmıştır. Ayrıca anketten elde edilen veriler analiz edilerek yorumlanmış ve önerilerde bulunulmuştur.

Keywords

Abstract

This study aims to determine cyber bullying related behaviors of science teacher candidates. Research model used is one of the screening models, namely relational screening model. Population covers 134 teacher candidates, attending to Cumhuriyet University, Department of Science in the academic year of 2016 and 2017, who were selected with simple random sampling method. Data collection tool used is “Cyber Bully / Victim Questionnaire and Scale”. T test was used on collected data for groups independent of parametric tests, for determining whether being a cyber-bully differs based on gender and multiple regression analysis was used for predicting victimization because of cyber bullying. As a result of analyzing the data obtained from scale, it is confirmed that nearly one out of eight science teacher candidates was cyber bullied and there is no meaningful gender-related difference; cyber medias and duration of daily internet use account for 31.3 % of total variance related to cyber bullying teacher candidates. Besides, data collected from the questionnaire was analyzed, interpreted and suggestions were made accordingly.

Keywords