L'effetto dell'istruzione sulla dipendenza dalla tecnologia

Lo scopo di questo studio è determinare l'effetto dell'educazione data nel corso di dipendenza dalla tecnologia agli studenti infermieri che studiano presso un'università di fondazione sulle prospettive degli studenti sulla dipendenza e sui livelli di dipendenza. Dipendenza; assumere quantità crescenti di una sostanza per scopi diversi da quelli previsti; È l'immagine in cui la persona non può smettere di usare anche se causa problemi nella sua vita e i sintomi di astinenza compaiono quando riduce l'assunzione di sostanze. Inoltre, la persona continua a fare uso della sostanza nonostante i problemi legati alla vita familiare, sociale e lavorativa/scolastica (Koç, et al., 2018). Sebbene non siano ancora incluse nell'elenco diagnostico del DSM-5, sono state identificate alcune condizioni che si suggerisce siano candidate per l'inclusione in questo elenco e che richiedono ulteriori indagini. Queste condizioni possono essere elencate come "dipendenza da Internet", "dipendenza da social media" e "dipendenza da smartphone" (American Psychiatric Association, 2013). La dipendenza da Internet costituisce il quadro principale di altre dipendenze legate a Internet. In questo contesto, si sottolinea che le attività svolte su Internet così come Internet sono una fonte di dipendenza (Griffiths &, Szabo, 2014). Pertanto, concetti come "dipendenza da social media", "dipendenza da gioco digitale" e "dipendenza da smartphone" possono essere considerati dipendenze in cui il principio attivo è Internet (Kwon, et al., 2013). Sebbene non sia stato possibile fornire una definizione precisa del termine "dipendenza da Internet", incluso per la prima volta nel DSM-5; È definito come non essere in grado di limitare l'uso di Internet, essere stressato quando l'accesso a Internet è bloccato o limitato, trascorrere del tempo su Internet in quantità crescenti, continuare a utilizzare Internet nonostante i problemi nella vita lavorativa/scolastica e nella vita familiare. Si prevede che le dipendenze tecnologiche avranno luogo maggiormente nelle versioni future del DSM (Savcı & Aysan, 2017). Per questo motivo, è inevitabile vedere l'importanza di intervenire determinando le prospettive degli studenti su Internet e le dipendenze tecnologiche e la loro dipendenza livelli, se presenti. A questo punto, lo scopo della ricerca è vedere l'effetto dell'educazione sulla dipendenza dalla tecnologia sulle prospettive degli studenti e sui livelli di dipendenza.

ipotesi H1: l'educazione alla dipendenza dalla tecnologia data agli studenti infermieri cambia le loro prospettive sulla dipendenza.

H2: L'educazione alla dipendenza dalla tecnologia data agli studenti infermieri influisce positivamente sulle loro valutazioni della dipendenza.

H3: L'educazione alla dipendenza dalla tecnologia data agli studenti infermieri riduce il livello di dipendenza dalla tecnologia.

Metodo:

Tipo di studio: questo è uno studio interventistico controllato randomizzato. Popolazione e campione della ricerca L'universo di questa ricerca sarà costituito da tutti gli studenti che studiano nel dipartimento di infermieristica presso una fondazione universitaria a Konya. Nel confronto dei gruppi sperimentali e di controllo utilizzando l'analisi di potenza della dimensione del campione della ricerca, verrà determinato il numero minimo di soggetti richiesti in ciascun gruppo in modo che la differenza tra loro sia statisticamente significativa in termini di punteggi di scala. Il gruppo sperimentale della ricerca sarà composto da studenti che scelgono il corso elettivo di dipendenza dalla tecnologia, che ha una possibilità di selezione casuale. Il gruppo di controllo sarà composto da studenti che non hanno scelto questo corso e non hanno mai seguito un corso di dipendenza dalla tecnologia prima.

Variabili dipendenti e indipendenti della ricerca Variabili dipendenti; le prospettive degli studenti sulla propria dipendenza dalla tecnologia e sul proprio livello di dipendenza dalla tecnologia.

Variabili indipendenti; caratteristiche personali degli studenti e formazione sulla dipendenza dalla tecnologia da fornire. Metodo di raccolta dati: durante la raccolta dei dati verrà utilizzato un metodo di indagine online basato sull'autovalutazione. Dopo che questi strumenti di raccolta dati da utilizzare saranno resi idonei per la compilazione dell'ambiente online, i questionari verranno consegnati ai partecipanti tramite e-mail e reti di social media. Il pretest verrà raccolto poco prima dell'inizio della formazione di sviluppo personale sulla dipendenza dalla tecnologia. Dopo Dada, la formazione per lo sviluppo personale della dipendenza dalla tecnologia pianificata dal ricercatore verrà applicata agli studenti del gruppo sperimentale per 10 settimane. Al termine delle lezioni, gli stessi questionari verranno utilizzati come applicazione posttest.

L'analisi statistica dei dati P<0.05 sarà considerata statisticamente significativa utilizzando il pacchetto IBM SPSS Statistics 20.0 per i dati ottenuti dall'analisi statistica dai questionari applicati nella fase pre e post test della ricerca. Nell'associazione delle caratteristiche demografiche verrà verificata la conformità dei valori numerici alla distribuzione normale. Si prevede di utilizzare percentile, test t in gruppi dipendenti, test chi-quadrato in casi non parametrici, test Fisher Exact e test chi-quadrato di Pearson nell'analisi della ricerca.