Розроблення та валідизація інструменту для оцінювання ставлення учнів до використання відео-базованих медіа у фізичному вихованні
DOI:
https://doi.org/10.17309/tmfv.2025.6.14Ключові слова:
фізична культура, відео-базовані медіа, ставлення, валідизація шкали, модель прийняття технологійАнотація
Історія питання. Використання цифрових медіа, зокрема відео-базованих технологій, стає важливою складовою сучасного освітнього процесу. Хоча ставлення вчителів до цифрових технологій активно досліджується, ставлення учнів до застосування відео у фізичному вихованні залишається малодослідженим. Наявні інструменти оцінювання охоплюють лише окремі компоненти ставлення та не відображають повністю когнітивний, емоційний і поведінковий аспекти. Це створює потребу у валідованому вимірювальному інструменті, який відображав би комплексну структуру ставлення учнів до відео-базованих медіа.
Мета. Розробити, удосконалити та валідизувати опитувальник для оцінювання ставлення учнів до використання відео-базованих медіа на уроках фізичної культури, базуючись на розширеній моделі прийняття технологій (TAM).
Матеріали і методи. Початкову версію опитувальника складали 33 пункти, що охоплювали когнітивний, афективний і поведінковий компоненти ставлення. У дослідженні взяли участь 202 учні 8-х класів (M = 13.26; SD = 0.54). Було проведено серію підтверджувальних факторних аналізів (CFA) для оптимізації структури інструмента. Оцінювали внутрішню узгодженість підшкал (ω, α), факторні навантаження, відповідність моделей критеріям CFI та RMSEA, а також конвергентну й дискримінантну валідність.
Результати. Після оптимізації інструмент включає 21 пункт, що формують трикомпонентну структуру: когнітивний (ω = .74), афективний (ω = .81) та поведінковий (ω = .87) компоненти. Показники факторної моделі свідчать про прийнятну відповідність даним (CFI = .82; RMSEA = .10). Виявлено значущі кореляції між субкомпонентами ставлення (конвергентна валідність) та відсутність значущих зв’язків із демографічними характеристиками (дискримінантна валідність).
Висновки. Розроблений інструмент є надійним і валідним засобом для комплексного вимірювання ставлення учнів до використання відео-базованих медіа на уроках фізичної культури. Він може бути використаний для подальших досліджень прийняття технологій та для планування педагогічних інтервенцій, спрямованих на оптимізацію використання відео в освітньому процесі.
Завантаження
Посилання
KMK [Kultusministerkonferenz] (2016). Bildung in der digitalen Welt. Strategie der Kultusministerkonferenz. Berlin: Kultusministerkonferenz
KMK [Kultusministerkonferenz] (2021). Lehren und Lernen in der digitalen Welt. Ergänzung zur Strategie der Kultusministerkonferenz “Bildung in der digitalen Welt”. Berlin: Kultusministerkonferenz
Rideout, V., & Robb, M.B. (2020). The Common Sense census: Media use by kids age zero to eight, 2020. San Francisco, CA: Common Sense Media.
Oblinger, D.G. & Oblinger, J.L. (2005). Is it age oder IT: First steps toward understanding the net generation. In D.G. Oblinger & J.L. Oblinger (Ed.), Educating the Net Generation (pp. 2.1-2.20). EDUCAUSE.
Jones, C., Ramanau, R., Cross, S. & Healing, G. (2010). Net generation or Digital Natives: Is there a distinct new generation entering university? Computers & Education, 54, (3), 722-732. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compedu.2009.09.022
Wendeborn, T. (2019). Digitalisierung als (weiteres) Themenfeld für die Sportpraxis? Status quo einer notwendigen Diskussion. SportPraxis. Digitale Medien im Sportunterricht. 60, 4-6.
Braumüller, B., & Hartmann-Tews, I. (2017). Jugendliche als mediatisierte Stubenhocker? Eine Analyse der Zusammenhänge zwischen sportlichem und medialem Handeln von Jugendlichen aus Geschlechterperspektive. Diskurs Kindheits- und Jugendforschung / Discourse. Journal of Childhood and Adolescence Research, 12(1), 49-70. DOI: https://doi.org/10.3224/diskurs.v12i1.05
Petko, D., Cantieni, A., & Prasse, D. (2018). Was beeinflusst die Einstellungen von Schülerinnen und Schülern zum Lernen mit digitalen Medien? Eine Analyse der Befragungen von PISA 2012 in der Schweiz. Schweizerische Zeitschrift für Bildungswissenschaften, 40 (2018) 2, S. 373-390 DOI: https://doi.org/10.24452/sjer.40.2.5066
Al-Qaysi, N., Mohamad-Nordin, N., & Al-Emran, M. (2020). Employing the technology acceptance model in social media: A systematic review. Education and Information Technologies, 25, 4961-5002. DOI: https://doi.org/10.1007/s10639-020-10197-1
Granić, A., & Marangunić, N. (2019). Technology acceptance model in educational context: A systematic literature review. British Journal of Educational Technology, 50(5), 2572-2593. DOI: https://doi.org/10.1111/bjet.12864
Jastrow, F., Greve, S., Thumel, M., Diekhoff, H., & Suessenbach, J. (2022). Digital technology in physical education: a systematic review of research from 2009 to 2020. German Journal of Exercise and Sport Research, 52(4), 504-528. DOI: https://doi.org/10.1007/s12662-022-00848-5
Mödinger, M., Woll, A. & Wagner, I. (2021). Video-based visual feedback to enhance motor learning in physical education-a systematic review. German Journal of Exercise and Sport Research, 52(3), 447-460. DOI: https://doi.org/10.1007/s12662-021-00782-y
Schmidt, R.A. (1975). A schema theory of discrete motor skill learning. Psychological review, 82(4), 225-260. DOI: https://doi.org/10.1037/h0076770
Dowrick, P.W. (2012). Self modeling: expanding the theories of learning. Psychology in the Schools, 49(1), 30-41. DOI: https://doi.org/10.1002/pits.20613
Casey, A., & Jones, B. (2011). Using digital technology to enhance student engagement in physical education. Asia-Pacifc Journal of Health, Sport and Physical Education, 2(2), 51-66. DOI: https://doi.org/10.1080/18377122.2011.9730351
O’Loughlin, J., Chróinín, D. N., & O’Grady, D. (2013). Digital video: the impact on children’s learning experiences in primary physicaleducation. European Physical Education Review, 19(2), 165-182. DOI: https://doi.org/10.1177/1356336X13486050
Mummendey, H. & Grau, I. (2914). Die Fragebogenmethode. Hogrefe.
Rosenberg, M.J. & Hovland, C.I. (1960). Cognitive, affective, and behavioral components of attitudes. In Hovland, C.I. & Rosenberg, M.J. (Hrsg.), Attitude organization and change: An analysis of consistency among attitude components, New Haven, CT: Yale University Press, S. 1-14.
Zimbardo & Gerrig (1996). Psychologie. (7th ed). Springer.
Cuéllar, L. (2022). Attitudes and Beliefs. In: Arsuffi, L. (Ed.) Social Psychology in Forensic Practice, 91-115. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315560243-5
Johnson, B., Martinez-Berman, L., & Curley, C. (2022, September 15). Formation of Attitudes: How People (Wittingly or Unwittingly) Develop Their Viewpoints. Oxford Research Encyclopedia of Psychology. DOI: https://doi.org/10.1093/acrefore/9780190236557.013.812
Jain V. (2014). 3D model of attitude. International Journal of Advanced Research in Management and Social Sciences, 3(3), 1-12.
Fishbein, M. & Ajzen, I. (1977). Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley.
Farley, S.D., & Stasson, M.F. (2003). Relative influences of affect and cognition on behavior: Are feelings more related to blood donation intentions? Experimental Psychology, 50(1), 55-62. DOI: https://doi.org/10.1027//1618-3169.50.1.55
Li, F., Chen, J., & Baker M. (2014). University students’ attitudes toward physical education teaching. Journal of Teaching in Physical Education, 33(2), 186-212. DOI: https://doi.org/10.1123/jtpe.2012-0187
Ntovolis, Y., Barkoukis, V., Michelinakis, E., & Tsorbatzoudis, H. (2015). An application of the trans-contextual model of motivation in elementary school physical education. Physical Educator, 72(5), 123-141. DOI: https://doi.org/10.18666/TPE-2015-V72-I5-5111
Subramaniam, P.R., & Silverman, S. (2000). The development and validation of an instrument to assess student attitude toward physical education. Measurement in Physical Education and Exercise Science, 4(1), 29-43. DOI: https://doi.org/10.1207/S15327841Mpee0401_4
Haible, S., Volk, C., Demetriou, Y., Honer, O., Thiel, A., Trautwein, U., & Sudek, G. (2019). Promotion of physical activity-related health competence in physical education: Study protocol for the GEKOS cluster randomized controlled trial. BMC Public Health, 19(396), 1-15. DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-019-6686-4
Subramaniam, P.R., & Silverman, S. (2007). Middle school students’ attitudes toward physical education. Teaching and Teacher Education, 23(5), 602-611. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2007.02.003
Digelidis, N., Papaioannou, A., Laparidis, K., & Christodoulidis, T. (2003). A one-year intervention in 7th grade physical education to change motivational climate and attitudes towards physical education. Psychology of Sport and Exercise, 4(3), 195-210. DOI: https://doi.org/10.1016/S1469-0292(02)00002-X
Hair, J.F., LDS Gabriel, M., Silva, D.D., & Braga, S. (2019). Development and validation of attitudes measurement scales: fundamental and practical aspects. RAUSP Management Journal, 54, 490-507. DOI: https://doi.org/10.1108/RAUSP-05-2019-0098
Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 19(2), 319-340. DOI: https://doi.org/10.2307/249008
Venkatesh, V., Thong, J.Y. & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS quarterly, 36(1), 157-178. DOI: https://doi.org/10.2307/41410412
Alsharida, R., Hammood, M., & Al-Emran, M. (2021). Mobile Learning Adoption: A Systematic Review of the Technology Acceptance Model from 2017 to 2020. International Journal of Emerging Technologies in Learning (IJET), 16(5), 147-162. DOI: https://doi.org/10.3991/ijet.v16i05.18093
Phillips, S.R., & Silverman, S. (2012). Development of an instrument to assess fourth and fifth grade students’ attitudes toward physical education. Measurement in Physical Education and Exercise Science, 16(4), 316-327. DOI: https://doi.org/10.1080/1091367X.2012.693359
Price, A., Beckey, A., & Collins, D. (2024). Developing a love for playing games: A clarification of why Digital Video Games Approach is not gamification. Physical Education and Sport Pedagogy, 29(6), 558-572. https://doi.org/10.1080/17408989.2022.2125946 DOI: https://doi.org/10.1080/17408989.2022.2125946
Greve, S., Thumel, M., Jastrow, F., Krieger, C., Schwedler, A. & Süßenbach, J. (2022) The use of digital media in primary school PE - student perspectives on product-oriented ways of lesson staging. Physical Education and Sport Pedagogy, 27(1), 43-58. DOI: https://doi.org/10.1080/17408989.2020.1849597
Mackenbrock, J. & Kleinert, J. (2023). Motivational effects of digital media on students in physical education: a scoping review. Journal of Physical Education and Sport, 23(8), Art 243, pp. 2115-2126.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 19(2), 319-340. DOI: https://doi.org/10.2307/249008
Park, S.Y. (2009). An Analysis of the Technology Acceptance Model in Understanding University Students’ Behavioral Intention to Use e-Learning. Educational Technology & Society, 12(3), 150-162.
Al-Rahmi, A.M., Shamsuddin, A., Alturki, U., Aldraiweesh, A., Yusof, F.M., Al-Rahmi, W.M., & Aljeraiwi, A.A. (2021). The influence of information system success and technology acceptance model on social media factors in education. Sustainability, 13(14), 7770. DOI: https://doi.org/10.3390/su13147770
Rosenberg, M. J. & Hovland, C. I. (1960). Cognitive, affective, and behavioral components of attitudes. In Hovland, C. I. & Rosenberg, M. J. (Hrsg.), Attitude organization and change: An analysis of consistency among attitude components, New Haven, CT: Yale University Press, S. 1–14.
Chao C-M (2019). Factors Determining the Behavioral Intention to Use Mobile Learning: An Application and Extension of the UTAUT Model. Front. Psychol, 10:1652. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01652
Al-Emran, M., & Granić, A. (2021). Is it still valid or outdated? A bibliometric analysis of the technology acceptance model and its applications from 2010 to 2020. In Recent advances in technology acceptance models and theories (pp. 1-12). Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-64987-6_1
Selim, H.M. (2003). An empirical investigation of student acceptance of course web sites. Computers & Education, 40, 343-360. DOI: https://doi.org/10.1016/S0360-1315(02)00142-2
Roth, A.-C. (2022). Digitalisierung aus der Sicht von Sportlehrer*innen. Eine Rekonstruktion metaphorischer Konzepte als soziale Deutungsmuster. Zeitschrift für sportpädagogische Forschung, 10(2), 183-200. https://doi.org/10.5771/2196-5218-2022-2 DOI: https://doi.org/10.5771/2196-5218-2022-2-183
Cacioppo, J.T., & Berntson, G.G. (1994). Relationship between attitudes and evaluative space: A critical review, with emphasis on the separability of positive and negative substrates. Psychological bulletin, 115(3), 401-423. DOI: https://doi.org/10.1037//0033-2909.115.3.401
Reschke, K., & Jude, N. (2022). Implizite Theorien: Messinstrumente in verschiedenen Kontexten. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 1-15. DOI: https://doi.org/10.1024/1010-0652/a000341
Garms-Homolová, V. (2020). Messung von Einstellungen. In Sozialpsychologie der Einstellungen und Urteilsbildung (pp. 47-59). Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-62434-0_4
Neumann, J., Hoffmann, L., & Baumgarten, K. (2018). Digitalisierung in Bildungseinrichtungen des Handels. Fallstudien als IST-Stands-Analyse im BMBF-Verbundprojekt VOM_Handel. Dresden: Technische Universität Dresden.
DeVellis, R.F., & Thorpe, C.T. (2022). Scale development: Theory and applications (5th ed.). Sage Publications.
Natasia, S.R., Wiranti, Y.T., & Parastika, A. (2022). Acceptance analysis of NUADU as e-learning platform using the Technology Acceptance Model (TAM) approach. Procedia Computer Science, 197, 512-520. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.168
Lance, C.E., & Vandenberg, R.J. (2002). Confirmatory factor analysis. In F. Drasgow & N. Schmitt (Eds.), Measuring and analyzing behavior in organizations: Advances in measurement and data analysis (pp. 221-254). Jossey-Bass.
Koran, J. (2016). Preliminary proactive sample size determination for confirmatory factor analysis models. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 49(4), 296-308. DOI: https://doi.org/10.1177/0748175616664012
Weigold, A., Weigold, I.K., & Natera, S.N. (2019). Response rates for surveys completed with paper-and-pencil and computers: using meta-analysis to assess equivalence. Social Science Computer Review, 37(5), 649-668. DOI: https://doi.org/10.1177/0894439318783435
Swartz, R.J., De Moor, C., Cook, K.F., Fouladi, R.T., Basen-Engquist, K., Eng, C., & Carmack Taylor, C.L. (2007). Mode effects in the center for epidemiologic studies depression (CES-D) scale: personal digital assistant vs. paper and pencil administration. Quality of Life Research, 16, 803-813. DOI: https://doi.org/10.1007/s11136-006-9158-0
Murray, J.S. (2018). Multiple imputation: a review of practical and theoretical findings. Statistical Science, 33, 142-159. DOI: https://doi.org/10.1214/18-STS644
Mertler, C.A., & Vannatta, R.A. (2001). Advanced and multivariate statistical methods: Practical applications and interpretation. Pyrczak Publishing.
Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2009). Multivariate Data Analysis. 7th Edition. Pearson Prentice Hall
Bentler, P.M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological Bulletin, 107, 238-246. DOI: https://doi.org/10.1037//0033-2909.107.2.238
Browne, M.W., & Cudeck, R. (1992). Alternative ways of assessing model fit. Sociological Methods & Research, 21, 230-258. DOI: https://doi.org/10.1177/0049124192021002005
McDonald, R.P. (1999). Test theory: A unified treatment. Erlbaum.
Cronbach, L.J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02310555
American Educational Research Association (AERA), American Psychological Association (APA) & National Council on Measurement in Education (NCME). (2014). Standards for Educational and Psychological Testing. Washington, DC: American Psychological Association.
Hartig, J., Frey, A. & Jude, N. (2020). Validität von Testwertinterpretationen. In H. Moosbrugger & A. Kelava (Hrsg.), Testtheorie und Fragebogenkonstruktion (S. 529-544). Heidelberg: Springer Berlin. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-61532-4_21
Kane, M.T. (2013). Validating the interpretations and uses of test scores. Journal of Educational Measurement, 50, 1-73. DOI: https://doi.org/10.1111/jedm.12000
Luke, M.D., & Sinclair, G.D. (1991). Gender differences in adolescents’ attitudes toward school physical education. Journal of Teaching in physical Education, 11(1), 31-46. DOI: https://doi.org/10.1123/jtpe.11.1.31
Ramírez-Correa, P. E., Arenas-Gaitán, J., & Rondán-Cataluña, F. J. (2015). Gender and acceptance of e-learning: a multi-group analysis based on a structural equation model among college students in Chile and Spain. PloS one, 10(10), e0140460. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140460
Greiff, S., Stadler, M., Sonnleitner, P., Wolff, C., & Martin, R. (2015). Sometimes less is more. Comparing the validity of complex problem solving measures. Intelligence, 50, 100-113. DOI: https://doi.org/10.1016/j.intell.2015.02.007
Downloads
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Maik Beege, Anne-Christin Roth, Jana Bergmann, Britta Schröder
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
