Objectives: The purpose of this study is to parenting attitudes perceived by adolescents into different groups and to examine the impact of sub-factors of parenting attitudes on smart phone addiction. Methods: Data was collected by distributing questionnaires to high school students located in the nationwide regions and a total of 1,020 people were surveyed. Inconsistent parenting attitudes were divided into the consistent group and inconsistent group to carry out descriptive statistics, multiple regression, and path analysis. Results: In both the consistent and inconsistent parenting attitude groups, it was found that among the sub-factors, interest(p<.01) had the biggest impact on smart phone addiction. Inconsistent parenting attitude group was found that smart phone addiction levels in adolescents were more higher than consistent parenting attitude group. Conclusions: Through the above results, it was confirmed that smart phone addiction to directly impact parenting attitude. This implies that when raising their children, parents should display consistent attitudes in order to prevent addictive smart phone usage among adolescent.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.17
no.3
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pp.1-10
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2014
Smartphone addiction and internet addiction cause a serious negative social problem due to the spread of the new media which is combined with the ubiquitous function. To evaluate the degree of Internet addiction and smartphone addiction of college students in the nearby areas, K-scale of internet addiction self-diagnosis scale and S-scale of smartphone addiction self-diagnosis scale for Korean adults were applied. This study aims to develop the survey questions, which get the basic internet patterns and access the web site, and to find the hidden addicts that is not found by general K-scale and S-scale using computers and smartphones. The result shows that a method of addiction diagnosis using the tolerance degree which is calculated by smart phone's internet main activities and using time(anticipated and real time) apart from K-scale and S-scale. So hidden internet and smartphone addicts could be found through the SPSS statistical analysis program.
As the number of Internet users has increased, the uses of social networking sites (SNSs) and online games have become universal activities across gender and ages. The extensive distribution and the usage of the Internet are beneficial to our society, but its adverse effects, such as Internet addiction, which refers to uncontrollable excessive Internet use, are becoming prevalent. Relevant social costs are also becoming troublesome. SNS and gaming addictions have negative effects on one's life, causing significant social problems. To illustrate different facets of these addictions, Problem Behavior Theory is adopted in the study. How self-esteem and perceived family environment affect SNS addiction and gaming addiction is addressed. The main subjects are Korean university students in their 20s who use SNS and play online games. The relationship between SNS addiction and gaming addiction is also addressed.
Smart devices have a variety of affordances to foster meaningful learning in elementary school. For the design of smart learning environments, more research is needed to understand students' smart device usage and their perception of learning with smart devices. In order to capture smart device usage profiles among elementary school students in South Korea, this study carried out Latent Profile Analysis with three constructs: information search, communication, and study. Participants (n=253), who ranged from the fourth to the sixth grade students, were classified into three profiles of smart device usage: low-activity, communication, and high-activity groups. The smart device usage profiles varied depending on smartphone usage experience, and the profiles were significantly related with smart device addiction, not with smart device usage ability. Perceptions of smart education were also significantly associated with the profiles. The high-activity group showed more positive attitudes toward smart education than the others, but no significant difference was found in regard to negative attitudes. Based on the findings, this study discussed implications for the use of smart devices in elementary school.
Purpose: In 2015, South Korea had the highest global smartphone penetration (88%). However, smartphone addiction can seriously disrupt daily life and have a major negative impact on academic achievement. Methods: A structured questionnaire was completed by 250 nursing students for this descriptive study. Results: Students who were older, more satisfied with their major, exercised, and used their smartphone for less than 30 minutes before sleeping had higher learning engagement than those who were younger, less satisfied, did not exercise and used their smartphone for more than three hours. Quality of sleep and smartphone addiction were negatively correlated as was quality of sleep and daytime sleepiness. Interestingly, sleep pattern did not impact learning engagement directly. Conclusion: Smartphone usage influences learning engagement of nursing students rather than their sleeping patterns, which suggests a need to develop self-disciplining strategies for smartphone use to enhance learning engagement.
Purpose: The purpose of this study was to verify the relationship among depression, school adjustment, parent-child bonding, parental control and smartphone addiction, and to identify factors which influence smartphone addiction in adolescents. Methods: A cross-sectional design was used, with a convenience sample of 183 middle school students from 3 middle schools. Data collection was conducted through self-report questionnaires from April to May, 2017. Data were analyzed using ${\chi}^2$ test, Fisher's exact test, t-test, one-way ANOVA, correlation coefficient analysis, and binary logistic regression with SPSS Ver. 21.0. Results: The mean score for smartphone addiction was 29.40. Of the adolescents, 21.3% were in the smartphone addiction risk group. Logistic regression analysis showed that gender (OR=7.09, 95% Cl: 2.57~19.52), school life (OR=0.86, 95% Cl: 0.79~0.93), smartphone usage time (OR=1.32, 95% Cl: 1.04~1.66), and parental control (OR=4.70, 95% Cl: 1.04~21.29) were effect factors for the smartphone addiction risk group. Conclusion: Findings indicate that school satisfaction was an important factor in adolescents' smartphone addiction. Control oriented parent management of adolescents' smartphone use did not reduce the risk of smartphone addiction and may have worsen the addiction. Future research is needed to improve understanding of how teachers and parents will manage their adolescents' use of smartphones.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.15
no.2
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pp.171-178
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2011
The study proposed new approach for the developing a game addiction treatment program using digital storytelling. We chose 5 types of multimedia elements as educational contents for digital storytelling learning and prepared the teaching strategy for game addiction treatment. We applied the proposed program to 5 students who were included the high risk-user group of game addiction. We also conducted the game addiction tendency test, game usage time test, interview and the effectiveness test of proposed program. As a result of tests, the proposed program showed a positive effect that reduced the game addiction tendency. In the effectiveness test of proposed program, we found the result that 5 experimenters were improved the immersions, challenges, and social interaction, sense of accomplishment in digital storytelling program. We expect that this study will provide positive role and new education strategy for game addiction treatment.
With the development of ICT technology, the game industry is growing rapidly. However, due to the excessive play of the game, there are cases where normal life is difficult. It is necessary to study the diagnosis and countermeasures against such game addiction. This paper study a system for diagnosing game addiction based on game usage information of game users. In order to develop a game addiction diagnostic system, this study classifies game addiction and abuse users and collects and models log information in real game environment. In addition, the addiction and good use model of game users was used as a knowledge to diagnose the addiction of new game users. Through the experiment, we could confirm the meaningful results. Also, according to the result of the diagnosis, the service such as SMS and reporting was suggested.
As smartphone usage has increased recently, so has smartphone addiction. Many of the smartphone users, however, do not even recognize the risk of smartphone addiction. In this experiment, smartphone users have been categorized into two groups by smartphone addiction measure (S-measure) developed by 2011 National Information Society Agency (NIA): A high risk group and a normal group. The changes of brain waves have been observed when the subjects were watching emotional videos of anger, sadness, happiness, and fear. The results show that the values of FP1 and FP2 (frontal lobe) theta band of the high risk group have been measured to be high, which indicate anxiety disorder. Although happiness and fear videos showed no difference between these groups, sadness and anger videos showed significantly different results for these groups: the brain waves of the high risk group showed higher values than those of the normal group. Therefore, this experiment showed that the high risk group takes feelings of sadness and anger more sensitively than the normal group.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.3
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pp.35-45
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2011
Due to people's internet use growth and proliferation of ubiquitous technology, the internet addiction is becoming a social issue. However, the current adults' self-diagnosis measure about internet addiction, the K-scale, is a normal diagnostic method, which it does not consider user characteristics. In this research, we will propose a new internet addiction diagnostic method based on users' non-duty internet activities by using some questionnaire items to collect users' basic internet patterns used on duty related or non-duty related web sites. Since we simply ask for the basic internet usage pattern to each user who does not like to check frankly questionnaire items in the K-scale, the proposed method can find some hidden internet addicts compared to the K-scale with the SPSS statistical analysis tool.
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