Technology addictions and related factors in university students

Abstract

YÖK Tez No: 576825Amaç: Bu çalışmada, Düzce üniversitesi öğrencilerinde teknoloji ile ilgili bağımlılıkların boyutunu ve sosyodemografik özellikler, sahip olunan olanaklar ve ilgili teknolojileri kullanmaya başlama yaşı gibi faktörler ile ilişkisini belirlemek amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Araştırmanın evreni Düzce Üniversitesi merkez kampüsünde bulunan 4 yıllık öğrenim gören 13925 kişiden oluşmaktadır. Kesitsel tipte olan bu çalışmada örneklem büyüklüğü 1304 olarak hesaplanmıştır. Her fakülte bir tabaka kabul edilerek, tabakalı örnekleme yöntemi kullanılmıştır. Evren/Örneklem oranı üzerinden, örneklem genişliği yaklaşık 10 kişide bir olarak hesaplanmış, çalışmaya 1465 öğrenci dahil edilmiştir. Verilerin toplanmasında 67 sorudan oluşan bir anket formu ile birlikte geçerli ve güvenilir oldukları gösterilmiş, internet, akıllı telefon, sosyal medya ve dijital oyun ölçekleri kullanılmıştır. Ölçeklerden alınan puanların sosyodemografik özellikler, sahip olunan olanaklar ve ilgili teknolojileri kullanmaya başlama yaşı gibi faktörlerle olan ilişkileri incelenmiştir. Verilerin analizinde SPSS paket programı kullanılmış, Mann-Whitney U ve Kruskal-Wallis testleri ile birlikte, Spearman Korelasyon ve Çoklu Regresyon analizleri yapılmıştır. P<0,05 anlamlı olarak kabul edilmiştir. Bulgular: Araştırmaya katılan 1465 öğrencinin %56,9'u kadın, %43,1'i erkektir. Çalışmada ölçeklerden alınan pun ortalamalrı; internet bağımlılığında 28,07±8,46, akıllı telefon bağımlılığında 26,59±11, sosyal medya bağımlılığında 50,75±14,34, dijital oyun bağımlılığında ise 13,41±6,87 bulunmuştur. Ölçeklerde alınan puan ortalamaları, internet ve dijital oyun bağımlılıklarında erkeklerde, akıllı telefon ve sosyal medya bağımlılıklarında kadınlarda fazla bulunmuştur. Düzenli olarak spor yaptığını belirten kişilerde ortalama akıllı telefon ve sosyal medya bağımlılık puanları, sağlık durumunu ve akademik başarısını iyi olarak algılayanlarda ise ortalama punlar dört bağımlılık türünde de düşük bulunmuştur. İnterneti sörf yapmak amacı ile kullananlarda internet, akıllı telefon ve sosyal medya bağımlılık puan ortalamaları daha yüksek, ödev yapmak amacı ile kullananlarda akıllı telefon ve sosyal medya bağımlılık puan ortalamaları daha düşük bulunmuştur. İnternet ile erken yaşlarda tanışanlarda dört bağımlılık türü de fazla, cep telefonu ve akıllı telefon ile erken yaşlarda tanışanlarda akıllı ii telefon bağımlılığı, erken yaşlarda bilgisayar kullananlarda ise oyun bağımlılığı pun ortalamaları fazla bulunmuştur. İnternet, akıllı telefon ve sosyal medya bağımlılığı arasında güçlü korelasyon (0,694;0,662;0,730), dijital oyun bağımlılığı ile diğer bağımlılıklar arasında ise zayıf korelasyon bulunmaktadır (0,359;0,255;0,270). Sonuç: Üniversitede internet bağımlılığı puan ortalaması literatüre göre yüksek bulunmuştur. Teknolojik bağımlılıklar öğrencilerin akademik başarısını düşürmektedir. Öğrencilerin erken yaşta bilgisayar ve telefon kullanmaya başlamaları ve dijital oyun oynamaları bağımlılık riskini artırmaktadır. Teknolojik bağımlılıkların prevelansını ve risk faktörlerini belirlemeye yönelik çalışmalar yapılarak, önleme politikaları geliştirilebilir.Aim: In this study, it was aimed to determine the extent of technology dependencies and its relationship with sociodemographic characteristics, opportunities and age of using related technologies in Düzce university students. Materials and Methods: The population of the study consisted of 13925 people studying at the central campus of Duzce University for 4 years. In this cross-sectional study, the sample size was calculated as 1304. Each faculty was accepted as a stratified and stratified sampling method was used. Based on the population / sample ratio, the sample size was calculated as approximately one in 10 people and 1465 students were included in the study. In the data collection, a questionnaire consisting of 67 questions was shown to be valid and reliable and internet, smartphone, social media and digital game scales were used. The relationship between the scores obtained from the scales and the factors such as sociodemographic characteristics, opportunities and age of using related technologies were examined. SPSS package program was used for data analysis, Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis tests and Spearman Correlation and Multiple Regression analyzes were performed. P <0.05 was considered significant. Results: Of the 1465 students participating in the research, 56.9% were women and 43.1% were men. In the study, pun means of scales; 28,07 ± 8,46 in internet addiction, 26,59 ± 11 in smartphone addiction, 50,75 ± 14,34 in social media addiction and 13,41 ± 6,87 in digital game addiction. The mean scores on the scales were higher in males in internet and digital game addictions, and females in smartphone and social media addictions. The average smartphone and social media addiction scores were found to be low in the individuals who stated that they regularly do sports, and the average scores were lower in all four addictive types in those who perceived their health status and academic success as good. Internet, smart phone and social media addiction scores averages were higher in those who use the internet for surfing, while the average of smart phone and social media addiction scores were lower in those who use the internet for surfing purposes. Four types of addiction were more common among those who met the internet at an early age, and the average of smartphone addiction iv was higher in those who met mobile phones and smartphones at an early age, and the game addiction points were higher in those who used computers at an early age. There is a strong correlation (0,694; 0,662; 0,730) between internet, smartphone and social media addiction, and a weak correlation between digital game addiction and other addictions (0,359; 0,255; 0,270). Conclusion: The mean score of internet addiction in the university was higher than the literature. Technological dependencies reduce students' academic achievement. The fact that students start using computers and phones and play digital games at an early age increases the risk of addiction. Prevention policies can be developed by conducting studies to determine the prevalence and risk factors of technological dependencies