Examination of Teacher Candidates' Smart Phone Addiction Levels in Terms of Different Variables by Logistic Regression Method

Abstract

Bu araştırma, öğretmen adaylarının akıllı telefon bağımlılık düzeylerini saptamayı ve bağımlılık düzeyleri ile ilgili olduğu düşünülen çeşitli değişkenlerin Binary Lojistik Regresyon analiziyle derinlemesine incelenmesini amaçlamaktadır. Araştırmaya katılan öğretmen adaylarının akıllı telefon bağımlılık düzeyleri ölçek düzeyinde elde edilmiştir. Araştırma genel tarama modellerinden betimsel yönde ilişkisel tarama yönteminde tasarlanmıştır. Çalışmaya uygun örnekleme yöntemi ile Türkiye'deki üniversitelerde okuyan/öğrenim gören öğretmen adaylarından 497 kadın (%73,5) ve 179 erkek (%26,5) olmak üzere toplam 676 kişi katılmıştır. Örneklem grubuna akıllı telefon bağımlılığı ölçeği, sosyal ağ kullanma ölçeği, anlık mesajlaşma ölçeği, çevrim içi oyun oynama ölçeği, web siteleri kullanma ölçeği, internet bağımlılığı ölçeği ve çeşitli demografik değişkenlerin bulunduğu kişisel bilgi formu uygulanarak veriler toplanmıştır. Verilerin geçerlik ve güvenirliklerine yönelik kanıtlar elde etmek üzere doğrulayıcı faktör analizi ve Chronbach alpha güvenirlik analizleri yapılmıştır. Yine akıllı telefon bağımlılık ölçeği için standart belirlenme çalışması olarak iki aşamalı kümeleme analizi kullanılmıştır. Son olarak bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki örüntünün modellenmesi için Binary Lojistik Regresyon yöntemi kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, akıllı telefon bağımlılığı ile öğretmen adaylarının yaşları, akıllı telefon başında günlük ortalama geçirilen süreleri, akıllı telefonla ilişkili olarak bugüne kadar yaşadıkları en önemli olayları, Covid-19 pandemisinin öğretmen adaylarını akıllı telefon başında daha fazla zaman geçirmeye zorlaması, internet bağımlılıkları, anlık mesajlaşmaları ve sosyal ağ kullanma durumları istatistiksel açıdan kurulan modelde anlamlı çıkmıştır. Elde edilen sonuçların dikkate alınması, akıllı telefon bağımlılığının tespiti ve farkındalığı açısından önemli görülmektedir.

This research aims to determine the smartphone addiction levels of teacher candidates and to examine in depth various variables believed to be related to addiction levels using Binary Logistic Regression analysis. Smartphone addiction levels of teacher candidates participating in the research were assessed at the scale level. The research was designed using a descriptive, relational scanning method, which is one of the general scanning models. A total of 676 prospective teachers, 497 women (73.5%) and 179 men (26.5%), participated in the study using convenient sampling method. Data were collected by administering a personal information form containing the smartphone addiction scale, social network usage scale, instant messaging scale, online game playing scale, website usage scale, internet addiction scale, and various demographic variables to the sample group. Confirmatory factor analysis and Cronbach's alpha reliability analysis were conducted to gather evidence for the validity and reliability of the data. Again, two-stage cluster analysis was used as a standard determination study for the smartphone addiction scale. Finally, the Binary Logistic Regression method was used to model the relationship between the dependent variable and the independent variables. As a result of the research, smartphone addiction, teacher candidates' ages, average daily time spent on smartphones, the most significant events they have experienced in relation to smartphones, the impact of the Covid-19 pandemic on teacher candidates' increased smartphone usage, their internet addiction, instant messaging, and social network usage status were found to be statistically significant in the established model. Considering the obtained results is deemed important in terms of detecting and raising awareness about smartphone addiction.