Abstract

ZusammenfassungSmartphones spielen im täglichen Leben der Menschen eine wichtige Rolle – vor allem junge Menschen fühlen sich von Mobiltelefonen stark angezogen und nutzen Smartphones viele Stunden täglich. Jüngste Forschungsergebnisse deuten auch auf potenzielle Probleme durch die übermäßige Nutzung von Mobilgeräten hin – die digitale Abhängigkeit kann zu zwanghaftem und süchtigem Verhalten führen. Die problematische Smartphonenutzung hat sich als ein moderner psychologischer Fachbegriff etabliert. Dennoch zeigt sich, dass die Forschung zur problematischen Smartphonenutzung noch rar ist. Um diesem Desiderat zu begegnen, ist ein zuverlässiges und valides Instrument zur Erfassung der problematischen Smartphonenutzung (bei Jugendlichen) unerlässlich. Dieser Beitrag stellt Operationalisierungen zur Messung problematischer Smartphonenutzung vor und präsentiert ein Messmodell. Das entwickelte Screening-Instrument soll zudem die Frage klären, wie sich Dimensionen der problematischen Smartphonenutzung auf die kognitive Unterrichtsmeidung von Schüler:innen auswirkt, was bisher noch nicht in den Blick der Forschung geraten ist. Im Rahmen einer Jugendstudie in der Schweiz wurden 1333 Schüler:innen der Sekundarstufe I mit einem Durchschnittsalter von 13,7 Jahren befragt, wobei jeder dritte Jugendliche Angaben sowohl zur Smartphonenutzung und zweidrittel der Jugendlichen Angaben zur kognitiven Unterrichtsmeidung machten. Zur Messung der problematischen Smartphonenutzung wurde ein fünf-faktorielles Screening-Instrument operationalisiert, in dem die Dimensionen (I) Einengung des Denkens und Verhaltens, (II) Toleranzentwicklung, (III) Fortführung trotz negativer Konsequenzen, (IV) Kontrollverlust, (V) Entzugserscheinungen operationalisiert wurden. Die psychometrischen Daten zeigen eine 5-faktorielle Struktur, wie sie theoretisch postuliert wurde. Multiple Regressionen zeigen, dass drei Dimensionen der problematischen Smartphonenutzung signifikante Prädiktoren für die kognitive Unterrichtsmeidung der Schüler:innen darstellen. Regressionsmodelle getrennt nach den Geschlechtern belegen differente Dimensionen mit unterschiedlichen Varianzaufklärungen als prädiktiv.

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