교육이 기술중독에 미치는 영향

본 연구의 목적은 기초대학에 재학 중인 간호대학생을 대상으로 기술중독과정에서 실시한 교육이 학생들의 중독과 중독수준에 대한 시각에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 의도된 목적 이외의 목적으로 점점 더 많은 양의 물질을 섭취하는 것; 생활에 지장을 주는데도 끊지 못하고 약물섭취를 줄이면 금단증상이 나타나는 그림이다. 중독에서는 가족, 사회, 직장/학교 생활과 관련된 문제에도 불구하고 물질을 계속 사용합니다(Koç, et al., 2018). 아직 DSM-5 진단 목록에 포함되지는 않았지만 이 목록에 포함될 후보로 제안되고 추가 조사가 필요한 일부 조건이 확인되었습니다. 이러한 상태는 "인터넷 중독", "소셜 미디어 중독" 및 "스마트폰 중독"으로 나열할 수 있습니다(American Psychiatric Association, 2013.). 인터넷 중독은 다른 인터넷 관련 중독의 주요 프레임워크를 구성합니다. 이러한 맥락에서 인터넷뿐만 아니라 인터넷 상에서 이루어지는 활동도 중독의 원인이 된다는 점을 강조한다(Griffiths &, Szabo, 2014). 따라서 '소셜미디어 중독', '디지털 게임 중독', '스마트폰 중독' 등의 개념은 인터넷을 주체로 하는 중독으로 볼 수 있다(Kwon, et al., 2013). DSM-5에 처음으로 포함된 "인터넷 중독"이라는 용어에 대한 정확한 정의는 내릴 수 없었지만; 인터넷 사용을 제한하지 못하는 것, 인터넷 접속이 차단되거나 제한될 때 스트레스를 받는 것, 인터넷 사용 시간이 늘어나는 것, 직장/학교생활 및 가정생활에 지장이 있음에도 불구하고 인터넷을 계속 사용하는 것으로 정의한다. 향후 DSM 버전에서는 기술 종속성이 더 많이 발생할 것으로 예측된다(Savcı & Aysan, 2017). 이러한 이유로 인터넷과 기술 중독에 대한 학생들의 관점과 그들의 중독에 대한 개입의 중요성을 볼 수 밖에 없다. 레벨이 있는 경우. 이때 연구의 목적은 기술중독 교육이 학생들의 관점과 중독수준에 미치는 영향을 알아보는 것이다.

가설 H1: 간호대학생을 대상으로 한 기술중독교육은 중독에 대한 시각을 변화시켰다.

H2: 간호대학생을 대상으로 한 기술중독교육은 중독평가에 긍정적인 영향을 미쳤다.

H3: 간호대학생을 대상으로 한 기술중독 교육은 기술중독 수준을 감소시킨다.

방법:

연구 유형: 무작위 통제 중재 연구입니다. 인구 및 연구 표본 이 연구의 우주는 Konya에 있는 재단 대학의 간호학과에서 공부하는 모든 학생들이 될 것입니다. 연구의 표본크기 검정력 분석을 이용한 실험군과 대조군의 비교에서 각 군의 최소 피험자 수는 두 군 간의 차이가 척도 점수에서 통계적으로 유의미하도록 결정된다. 연구의 실험 그룹은 무작위 선택의 기회가 있는 선택 기술 중독 과정을 선택한 학생들로 구성됩니다. 대조군은 이 과정을 선택하지 않았고 이전에 기술 중독 과정을 수강한 적이 없는 학생들로 구성됩니다.

연구 종속변수의 종속변수와 독립변수; 자신의 기술 중독에 대한 학생들의 관점과 기술 중독 수준.

독립 변수; 학생의 개인 특성 및 기술 중독 교육을 제공합니다. 데이터 수집 방법: 데이터를 수집하는 동안 자기 보고 기반의 온라인 설문 조사 방법을 사용합니다. 사용할 이러한 데이터 수집 도구가 온라인 환경을 채우기에 적합하도록 만들어진 후 설문지는 이메일 및 소셜 미디어 네트워크를 사용하여 참가자에게 전달됩니다. 사전 테스트는 기술 중독에 대한 개인 개발 교육 시작 직전에 수집됩니다. 다다이후 연구자가 기획한 기술중독 자기계발 훈련을 10주 동안 실험집단의 학생들에게 적용한다. 수업 종료 후 동일한 설문지가 사후 테스트 응용 프로그램으로 사용됩니다.

데이터의 통계적 분석 P<0.05는 연구의 사전 및 사후 테스트 단계에서 적용된 설문지에서 통계 분석을 통해 얻은 데이터에 대해 IBM SPSS Statistics 20.0 패키지 프로그램을 사용하여 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다. 인구통계학적 특성의 연관에서 정규분포에 대한 수치의 적합성을 확인한다. 연구 분석에는 백분위수, 종속군에서는 t-검정, 비모수적 경우에는 카이제곱 검정, Fisher Exact 및 Pearson 카이제곱 검정을 사용할 계획이다.