テクノロジー中毒に対する教育の影響

この研究の目的は、基礎大学で学ぶ看護学生に対するテクノロジー依存症コースでの教育が、依存症および依存症レベルに関する学生の視点に及ぼす影響を判断することです。意図した目的以外の目的で物質の量を増やして摂取する。物質の摂取量を減らすと生活に支障をきたし、禁断症状が出てもやめられないというイメージです。 依存症では、家族、社会、仕事/学校生活に関連する問題にもかかわらず、その人は物質を使用し続けます (Koç, et al., 2018)。 DSM-5 診断リストにはまだ含まれていませんが、このリストに含める候補として提案され、さらなる調査が必要ないくつかの状態が特定されています。 これらの状態は、「インターネット依存症」、「ソーシャルメディア依存症」、「スマートフォン依存症」として挙げることができます (American Psychiatric Association, 2013.)。 インターネット依存症は、他のインターネット関連依存症の主要な枠組みを構成しています。 この文脈では、インターネットだけでなくインターネット上で行われる活動も依存症の原因であることが強調されています (Griffiths &, Szabo, 2014)。 したがって、「ソーシャル メディア中毒」、「デジタル ゲーム中毒」、「スマートフォン中毒」などの概念は、インターネットを活性化物質とする中毒と見なすことができます (Kwon, et al., 2013)。 DSM-5 に初めて含まれた「インターネット中毒」という用語の正確な定義はできませんでしたが、インターネットの利用を制限できない、インターネットへのアクセスがブロックまたは制限されているときにストレスを感じている、インターネットに費やす時間が増えている、仕事や学校生活、家庭生活に問題があるにもかかわらずインターネットを利用し続けていると定義されています。 DSM の将来のバージョンでは、技術への依存がより多く発生すると予測されています (Savcı & Aysan, 2017)。このため、インターネットとテクノロジーの依存症とその依存症に対する学生の視点を決定することによって介入することの重要性を理解することは避けられません。ある場合はレベル。 この時点での研究の目的は、テクノロジー中毒に関する教育が学生の視点と中毒レベルに与える影響を確認することです。

仮説 H1: 看護学生にテクノロジー依存症教育を行うと、依存症に対する見方が変わる。

H2: 看護学生に行われるテクノロジー中毒教育は、彼らの中毒評価にプラスの影響を与えます。

H3: 看護学生に対するテクノロジー依存症教育は、テクノロジー依存症のレベルを低下させます。

方法：

研究の種類: これは無作為化対照介入研究です。 調査の母集団とサンプル この調査の対象は、コンヤにある基礎大学の看護学科で勉強しているすべての学生です。 研究のサンプルサイズの検出力分析を使用した実験群と対照群の比較では、各群に必要な被験者の最小数が決定され、それらの間の差がスケールスコアに関して統計的に有意になるようにします。 研究の実験グループは、無作為選択の可能性がある選択科目のテクノロジー中毒コースを選択する学生で構成されます。 対照群は、このコースを選択しておらず、以前にテクノロジー中毒コースを受講したことのない学生で構成されます。

研究従属変数の従属変数と独立変数。自身のテクノロジー依存症とテクノロジー依存症のレベルに関する学生の視点。

独立変数;学生の個人特性とテクノロジー中毒トレーニングが提供されます。データ収集方法：データを収集しながら、自己申告に基づくオンライン調査方法が使用されます。 使用するこれらのデータ収集ツールをオンライン環境での入力に適したものにした後、アンケートは電子メールおよびソーシャル メディア ネットワークを使用して参加者に配信されます。 プレテストは、テクノロジー中毒に関する個人開発トレーニングの開始直前に収集されます。 Dada の後、研究者によって計画されたテクノロジー中毒の個人開発トレーニングが、実験グループの学生に 10 週間適用されます。 授業終了後、同じアンケートを事後試験の申請書として使用します。

データの統計分析 P<0.05 は、IBM SPSS Statistics 20.0 パッケージ プログラムを使用して、調査の事前テストおよび事後テスト段階で適用されたアンケートから統計分析によって得られたデータに対して統計的に有意であると見なされます。 人口学的特徴の関連付けでは、正規分布に対する数値の適合性がチェックされます。 パーセンタイル、従属グループの t 検定、ノンパラメトリック ケースのカイ 2 乗検定、Fisher Exact およびピアソン カイ 2 乗検定を研究の分析に使用する予定です。