Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightTeoriye ve gelecek araştırmalara yönelik öneriler sunulmuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu araştırmanın temel amacı üniversite öğrencilerinin cinsiyetlerinin, heyecan arama, sosyal destek, yalnızlık düzeyleri ve kişilik özelliklerinin internet bağımlılığını yormada güçlerini belirlemektir. Araştırmada ilişkisel araştırma modeli kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu, 2015-2016 akademik yılı güz döneminde, bir devlet üniversitesinde Eğitim Fakültesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, Sağlık Yüksekokulu ve Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Yüksekokulu’nun farklı bölümlerinde öğrenim gören 635’i kadın ve 238’i erkek olmak üzere toplam 873 öğrenci oluşturmaktadır. Verilerin toplanmasında İnternet Bağımlılığı Ölçeği, Sıfatlara Dayalı Kişilik Testi, Arnett Heyecan Arama Ölçeği, Çok Boyutlu Algılanan Sosyal Destek Ölçeği, UCLA Yalnızlık Ölçeği ve Kişisel Bilgi Formu kullanılmıştır. Veri analizinde pearson momentler çarpım korelasyon katsayısı ve hiyerarşik regresyon analizi kullanılmıştır. Araştırma sonuçları internet bağımlılığının en önemli yordayıcısının duygusal dengesizlik olduğunu; bu değişkeni yalnızlık, cinsiyet, dışa dönüklük, deneyime açıklık, heyecan arama, sorumluluk, yumuşak başlılık ve sosyal destek değişkenlerinin izlediği görülmüştür. Araştırma sonuçları ilgili literatüre dayanılarak tartışılmıştır. Teoriye ve gelecek araştırmalara yönelik öneriler sunulmuştur.
Abstract
This study aimed to determine the predictive power of university students' gender, sensation seeking, social support, loneliness levels and personality traits in predicting internet addiction by using the relational survey model. The study group of this research was composed of a total of 873 university students (635 females and 238 males) attending the different departments of the Faculty of Education, the Faculty of Arts and Sciences, the School of Health and the School of Physical Therapy and Rehabilitation at a state university during the fall semester of the 2015-2016 academic year. The data were collected with the help of Internet Addiction Test, Adjective Based Personality Test, Arnett Inventory of Sensation Seeking, UCLA Loneliness Scale, Multidimensional Scale of Perceived Social Support and Personal Information Form. Pearson moments product correlation coefficient and hierarchical regression analysis were used in data analysis. Based on research results, neuroticism was found to be the most significant predictor of internet addiction followed by loneliness, gender, extraversion, openness to experience, sensation seeking, conscientiousness, agreeableness and social support variables followed this variable. The article includes the discussion of the results based on the relevant literature and suggestions in regards to the theory and future research.