Üniversite öğrencilerinin eğitim ortamlarında siber aylaklık ve dijital oyun bağımlılık düzeyleriyle ilgili yordayıcı ilişkilerin incelenmesi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışmanın amacı üniversite öğrencilerinin Siber Aylaklık düzeyleri ve Dijital Oyun Bağımlılığı düzeylerinin kendini toparlama gücü, demografik ve teknoloji kullanımı ile ilgili çeşitli değişkenlerle arasındaki ilişkinin incelenmesi olarak belirlenmiştir. Çalışmada ele alınan değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için nicel araştırma yöntemlerinden ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Veri toplamak için Kişisel Bilgi Formu, Online Oyun Bağımlılığı Ölçeği, Kendini Toparlama Gücü Ölçeği ve Eğitim Ortamlarında Siber Aylaklık Ölçeği kullanılmıştır. Veri toplamak için çevrimiçi form oluşturulmuş ve sosyal medya ortamlarında paylaşılmıştır. Çalışmaya 2019- 2020 Eğitim yılında öğrenim görmekte olan gönüllü 472 üniversite öğrencisi katılmıştır. Çalışmaya katılan öğrencilerin 325'ini kadın, 147'sini erkek öğrenciler oluşturmaktadır. Ulaşılan veriler, tanımlayıcı analizler ve doğrusal hiyerarşik regresyon analizi kullanılarak çözümlenmiştir.Araştırma sonucuna göre erkek öğrencilerin dijital oyun bağımlılığı düzeylerinin kadın öğrencilere oranla daha yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Öğrencilerin yaş ve sınıf düzeylerinin ise dijital oyun bağımlığı düzeyleri arasında ilişki bulunmadığı görülmüştür. Oynanan oyun türleri ile dijital oyun bağımlılığı arasındaki ilişki incelendiğinde; Şans, Bulmaca, Aksiyon türlerinde oyun oynayan öğrencilerin dijital oyun bağımlılığı düzeylerinin yüksek olduğu görülmüştür. Günlük oyun oynama süresi fazla olan öğrencilerin dijital oyun bağımlılıklarının yüksek olduğu görülmüştür. Öğrencilerin en sık kullandıkları uygulama, günlük İnternet kullanım süresi ile dijital oyun bağımlılığı düzeyleri arasında ilişki bulunmadığı görülmüştür. Kendini toparlama gücü yüksek olan öğrencilerin ise dijital oyun bağımlılığı düzeylerinin düşük olduğu görülmüştür. Regresyon analizi sonuçlarına göre oyun bağımlılığının en önemli yordayıcısı olan değişkenlerin günlük oyun oynama süresi ve oyun amaçlı siber aylaklık davranışları olduğu görülmüştür.Öğrencilerin siber aylaklık davranışları incelendiğinde; kadın öğrencilerin daha çok sosyal amaçlı siber aylaklık yaptıkları, erkek öğrencilerin ise daha çok oyun amaçlı siber aylaklık yaptıkları görülmüştür. Öğrencilerin yaşı, sınıf düzeyleri, günlük internet kullanım süreleri ve en sık kullandıkları uygulama ile siber aylaklık davranışları arasında ilişki bulunmamıştır. Günlük oyun oynama süresi fazla olan öğrencilerin oyun amaçlı siber aylaklık yaptıkları görülmüştür. Şans, bulmaca, aksiyon türünde oyun oynayan öğrencilerin oyun amaçlı siber aylaklık yaptıkları görülmüştür. Öğrencilerin oyun bağımlılığı düzeyleri yükseldikçe daha çok oyun ve sosyal amaçlı siber aylaklık davranışı sergiledikleri görülmüştür. Öğrencilerin siber aylaklık davranışları ile kendini toparlama gücü arasında ilişki görülmemiştir. Hesaplanan regresyon analizi sonuçlarına göre sosyal amaçlı siber aylaklık davranışlarının en önemli yordayıcısının oyun bağımlılığı olduğu görülmüştür. Hesaplanan regresyon analizi sonuçlarına göre oyun amaçlı siber aylaklık davranışlarının en önemli yordayıcılarının oyun bağımlılığı ve günlük oyun oynama süresi değişkenlerinin olduğu görülmüştür. The aim of this study was determined to examine the relationship between the cyberloafing levels and digital game addiction levels of university students with various variables related to brief resilience, demographic and technology use. To examine the relationship between the variables discussed in the study, the relational scanning model, one of the quantitative research methods, was used. Personal information form, online game addiction scale, brief resilience scale and scale of cyberloafing in educational settings were used to collect data. 472 university students, 325 female and 147 male, studying in the 2019-2020 academic year participated in the study. The data obtained were analyzed using descriptive analysis and linear hierarchical regression analysis.According to the results, it was concluded that male students have higher levels of game addiction. It was observed that the age and class did not affect their digital game addiction levels. It has been observed that the digital game addiction levels of the students who play games in Chance, Puzzle and Action types are high. It was observed that as the students daily playing time increased, their digital game addiction level increased. It was observed that there was no significant relationship between the mobile application most frequently used by students, daily Internet use time and digital game addiction levels. It was observed that as the brief resilience of the students increased, their digital game addiction decreased. According to the results of the regression analysis, it was seen that the variables that are the most important predictors of game addiction are daily game play time and cyberloafing behavior for game play. When the cyberloafing behavior is examined, it has been observed that mostly female students engage in cyberloafing for social purposes, while male students do cyberloafing for game purposes. There was no significant relationship between age, grade level, daily internet usage time, most frequently used application and cyberloafing behavior. It has been observed that students who play more games daily tend to play cyberloafing more. It has been observed that students playing games in the genre of chance, puzzle, and action engage in cyberloafing for game purposes mostly. It was observed that as the digital game addiction level increased, it was displayed cyberloafing behavior for gaming and social purposes. There was no significant relation between students' cyberloafing behaviors and their brief resilience. According to the results, it was seen that the most important predictor of social cyberloafing behaviors was game addiction, that the most important predictors of cyberloafing behavior for game play are game addiction and daily playing game time variables.
Collections