El efecto de la educación en la adicción a la tecnología

El objetivo de este estudio es determinar el efecto de la educación impartida en el curso de adicción a la tecnología a estudiantes de enfermería de una universidad de base sobre las perspectivas de los estudiantes sobre la adicción y los niveles de adicción. Dependencia; tomar cantidades crecientes de una sustancia para fines distintos a los previstos; Es el cuadro donde la persona no puede dejar de consumir a pesar de que le causa problemas en su vida y los síntomas de abstinencia aparecen cuando reduce su consumo de sustancias. En la adicción, la persona sigue consumiendo la sustancia a pesar de los problemas relacionados con la vida familiar, social y laboral/escolar (Koç, et al., 2018). Aunque aún no están incluidas en la lista de diagnóstico del DSM-5, se han identificado algunas condiciones que se sugieren como candidatas para su inclusión en esta lista y que requieren más investigación. Estas condiciones se pueden enumerar como "adicción a Internet", "adicción a las redes sociales" y "adicción a los teléfonos inteligentes" (American Psychiatric Association, 2013). La adicción a Internet constituye el marco principal de otras adicciones relacionadas con Internet. En este contexto, se destaca que las actividades realizadas en Internet, así como en Internet, son fuente de adicción (Griffiths &, Szabo, 2014). Por lo tanto, conceptos como "adicción a las redes sociales", "adicción a los juegos digitales" y "adicción a los teléfonos inteligentes" pueden considerarse como adicciones en las que el principio activo es Internet (Kwon, et al., 2013). Aunque no se pudo hacer una definición precisa del término "adicción a Internet", que se incluyó en el DSM-5 por primera vez; Se define como no poder limitar el uso de Internet, estar estresado cuando el acceso a Internet está bloqueado o restringido, pasar más tiempo en Internet, continuar usando Internet a pesar de tener problemas en la vida laboral/escolar y familiar. Se pronostica que las dependencias tecnológicas se darán más en las futuras versiones del DSM (Savcı & Aysan, 2017). Por este motivo, es inevitable ver la importancia de intervenir determinando las perspectivas de los estudiantes sobre las adicciones a internet y la tecnología y su adicción. niveles, si los hubiere. En este punto, el objetivo de la investigación es ver el efecto de la educación sobre adicción a la tecnología en las perspectivas y niveles de adicción de los estudiantes.

hipótesis H1: La educación en adicción a la tecnología impartida a los estudiantes de enfermería cambia sus perspectivas sobre la adicción.

H2: La educación en adicción a la tecnología que se brinda a los estudiantes de enfermería afecta positivamente sus evaluaciones de adicción.

H3: La educación en adicción a la tecnología que se brinda a los estudiantes de enfermería reduce el nivel de adicción a la tecnología.

Método:

Tipo de estudio: Este es un estudio de intervención controlado aleatorizado. Población y muestra de la investigación El universo de esta investigación serán todos los estudiantes que estudian en el departamento de enfermería en una universidad de fundación en Konya. En la comparación de los grupos experimental y de control mediante el análisis de potencia del tamaño de la muestra de la investigación, se determinará el número mínimo de sujetos necesarios en cada grupo para que la diferencia entre ellos sea estadísticamente significativa en términos de puntajes de escala. El grupo experimental de la investigación estará conformado por estudiantes que escojan el curso electivo de adicción a la tecnología, el cual tiene la posibilidad de selección aleatoria. El grupo de control estará formado por estudiantes que no hayan elegido este curso y que no hayan tomado antes un curso de adicción a la tecnología.

Variables Dependientes e Independientes de la Investigación Variables Dependientes; las perspectivas de los estudiantes sobre su propia adicción a la tecnología y su nivel de adicción a la tecnología.

Variables independientes; características personales de los estudiantes y capacitación en adicción a la tecnología que se brindará. Método de recopilación de datos: se utilizará un método de encuesta en línea basado en el autoinforme durante la recopilación de datos. Después de que estas herramientas de recopilación de datos que se utilizarán se adecuen para completar el entorno en línea, los cuestionarios se entregarán a los participantes a través del correo electrónico y las redes sociales. El pretest se recogerá justo antes del inicio de la formación de desarrollo personal sobre adicción a la tecnología. Después de Dada, se aplicará a los alumnos del grupo experimental durante 10 semanas un entrenamiento de desarrollo personal en adicción a la tecnología planificado por el investigador. Una vez finalizadas las clases, se utilizarán los mismos cuestionarios como aplicación postest.

Análisis Estadístico de los Datos P<0.05 se considerará estadísticamente significativo utilizando el paquete de programas IBM SPSS Statistics 20.0 para los datos obtenidos por análisis estadístico de los cuestionarios aplicados en la fase de pretest y postest de la investigación. En la asociación de características demográficas se comprobará la conformidad de los valores numéricos con la distribución normal. Se planea utilizar percentil, prueba t en grupos dependientes, pruebas de chi-cuadrado en casos no paramétricos, pruebas de Fisher Exact y chi-cuadrado de Pearson en el análisis de la investigación.