본 연구의 목적은 현재 스마트폰을 가장 많이 사용하고 있는 대학생을 대상으로 시험불안, 스마트폰 과의존, 수면의 질을 조사하고 요인 간의 관련성을 살펴보는 것이다. 이러한 연구목적을 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 연구대상자의 스마트폰 이용실태는 어떠한가? 둘째, 연구대상자의 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 정도는 어떠한가? 셋째, 연구대상자의 일반적 특성 및 스마트폰 이용실태에 따라 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질이 차이가 있는가? 넷째, 연구대상자의 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 간에 상관관계가 있는가? 본 연구에서는 수도권에 위치한 5개의 대학에서 재학 중인 20세에서 29세 대학생 중 스마트폰을 사용하고 있는 255명의 대학생을 대상으로 시험불안, 스마트폰 과의존, 수면의 질에 대한 설문을 실시하였고 217명으로부터 설문결과를 회수한 후 불성실하거나 완전하지 않은 자료 7부를 제외하고 총 210명의 자료만을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 시험불안 척도는 Benson과 El-Zahhar(1994)가 개발하고, 조용래(2008)가 번안한 개정된 시험불안 척도(The Revised Test Anxiety Scale: ...
본 연구의 목적은 현재 스마트폰을 가장 많이 사용하고 있는 대학생을 대상으로 시험불안, 스마트폰 과의존, 수면의 질을 조사하고 요인 간의 관련성을 살펴보는 것이다. 이러한 연구목적을 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 연구대상자의 스마트폰 이용실태는 어떠한가? 둘째, 연구대상자의 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 정도는 어떠한가? 셋째, 연구대상자의 일반적 특성 및 스마트폰 이용실태에 따라 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질이 차이가 있는가? 넷째, 연구대상자의 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 간에 상관관계가 있는가? 본 연구에서는 수도권에 위치한 5개의 대학에서 재학 중인 20세에서 29세 대학생 중 스마트폰을 사용하고 있는 255명의 대학생을 대상으로 시험불안, 스마트폰 과의존, 수면의 질에 대한 설문을 실시하였고 217명으로부터 설문결과를 회수한 후 불성실하거나 완전하지 않은 자료 7부를 제외하고 총 210명의 자료만을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 시험불안 척도는 Benson과 El-Zahhar(1994)가 개발하고, 조용래(2008)가 번안한 개정된 시험불안 척도(The Revised Test Anxiety Scale: RTA)이다. 스마트폰 과의존을 측정하기 위해 사용된 척도는 한국정보화진흥원(2011)에서 개발한 성인용 스마트폰 과의존 자가진단 척도이다. 수면의 질 측정에 사용된 척도는 Buysse 등(1989)이 개발한 피츠버그 수면의 질 척도(Pittsburgh Sleep Quality Index: PSQI)를 Sohn 등(2012)이 번안하여 타당도와 신뢰도를 검증한 한국판 수면의 질 척도(Korea version of the Pittsburgh Sleep Quality Index: PSQI-K)이다. 수집된 자료는 SPSS 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 일반적 특성 및 스마트폰 이용실태에 따른 시험불안, 스마트폰 과의존 수준, 수면의 질의 차이를 알아보기 위해 t-test, one way ANOVA를 실시하였다. 시험불안, 스마트폰 과의존, 수면의 질 간의 상관관계를 확인하기위해 Pearson상관분석을 이용하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰 이용실태를 분석한 결과, 스마트폰 사용기간은 주로 4년 이상이었고 하루 사용시간은 주로 4시간 이상이었다. 연구대상자들은 주로 SNS과 인터넷 정보검색을 하기위해 스마트폰을 사용하였고 스마트폰 사용 후 만족도는 대체로 긍정적이었다. 둘째, 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질의 정도를 분석한 결과, 시험불안의 자가진단 유형별 수는 A형 99명(낮은 시험불안), B형 84명(중간 시험불안), C형(높은 시험불안) 27명으로 나타났다. 스마트폰 과의존의 자가진단 사용자군의 수는 일반사용자군 177명, 잠재적위험 사용자군 22명, 고위험사용자군 11명으로 나타났다. 수면의 질에 대해서는 수면의 질이 좋다고 응답한 대학생이 67명, 나쁘다고 응답한 학생이 143명으로 나타났다. 셋째, 일반적 특성 및 스마트폰 이용실태에 따라 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 차이를 분석한 결과, 성별에 따라서는 스마트폰 과의존의 하위요인 중 내성이 유의한 것으로 나타났으며, 여성이 남성보다 내성수준이 높은 것으로 나타났다. 사용기간의 경우 스마트폰 과의존의 하위요인 중 가상세계지향에서 사용기간에 따른 차이가 나타났다. 많이 사용하는 기능의 경우, 문자메시지가 다른 기능보다 수면의 질을 낮추는 것으로 나타났다. 넷째, 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 간의 관계를 분석한 결과, 시험불안과 스마트폰 과의존, 수면의 질은 서로 유의한 상관관계를 보였다. 다만 시험불안의 하위 요인인 금단과 스마트폰 과의존의 하위요인인 긴장, 수면의 질과 스마트폰 과의존의 하위요인인 금단은 통계적으로 유의미하지 않게 나타났다. 본 연구를 종합하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다. 첫째, 대학생의 스마트폰의 이용기간은 주로 4년 이상, 하루 사용시간은 주로 4시간 이상으로써 일상에서 스마트폰이 차지하는 비율이 높다는 것을 알 수 있다. 둘째, 수면의 질을 조사한 결과, 대학생의 수면의 질이 대체로 나쁜 상태였다. 셋째, 성별과 사용기간, 사용동기에서 시험불안과 스마트폰 과의존 및 수면의 질이 유의한 차이를 보였다. 넷째, 시험불안과 스마트폰 과의존, 수면의 질은 서로 유의한 상관관계가 있었다. 즉 시험불안이 높을수록 스마트폰 과의존 수준이 높아지고 수면의 질이 낮아지는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구의 목적은 현재 스마트폰을 가장 많이 사용하고 있는 대학생을 대상으로 시험불안, 스마트폰 과의존, 수면의 질을 조사하고 요인 간의 관련성을 살펴보는 것이다. 이러한 연구목적을 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 연구대상자의 스마트폰 이용실태는 어떠한가? 둘째, 연구대상자의 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 정도는 어떠한가? 셋째, 연구대상자의 일반적 특성 및 스마트폰 이용실태에 따라 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질이 차이가 있는가? 넷째, 연구대상자의 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 간에 상관관계가 있는가? 본 연구에서는 수도권에 위치한 5개의 대학에서 재학 중인 20세에서 29세 대학생 중 스마트폰을 사용하고 있는 255명의 대학생을 대상으로 시험불안, 스마트폰 과의존, 수면의 질에 대한 설문을 실시하였고 217명으로부터 설문결과를 회수한 후 불성실하거나 완전하지 않은 자료 7부를 제외하고 총 210명의 자료만을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 시험불안 척도는 Benson과 El-Zahhar(1994)가 개발하고, 조용래(2008)가 번안한 개정된 시험불안 척도(The Revised Test Anxiety Scale: RTA)이다. 스마트폰 과의존을 측정하기 위해 사용된 척도는 한국정보화진흥원(2011)에서 개발한 성인용 스마트폰 과의존 자가진단 척도이다. 수면의 질 측정에 사용된 척도는 Buysse 등(1989)이 개발한 피츠버그 수면의 질 척도(Pittsburgh Sleep Quality Index: PSQI)를 Sohn 등(2012)이 번안하여 타당도와 신뢰도를 검증한 한국판 수면의 질 척도(Korea version of the Pittsburgh Sleep Quality Index: PSQI-K)이다. 수집된 자료는 SPSS 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 일반적 특성 및 스마트폰 이용실태에 따른 시험불안, 스마트폰 과의존 수준, 수면의 질의 차이를 알아보기 위해 t-test, one way ANOVA를 실시하였다. 시험불안, 스마트폰 과의존, 수면의 질 간의 상관관계를 확인하기위해 Pearson상관분석을 이용하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 스마트폰 이용실태를 분석한 결과, 스마트폰 사용기간은 주로 4년 이상이었고 하루 사용시간은 주로 4시간 이상이었다. 연구대상자들은 주로 SNS과 인터넷 정보검색을 하기위해 스마트폰을 사용하였고 스마트폰 사용 후 만족도는 대체로 긍정적이었다. 둘째, 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질의 정도를 분석한 결과, 시험불안의 자가진단 유형별 수는 A형 99명(낮은 시험불안), B형 84명(중간 시험불안), C형(높은 시험불안) 27명으로 나타났다. 스마트폰 과의존의 자가진단 사용자군의 수는 일반사용자군 177명, 잠재적위험 사용자군 22명, 고위험사용자군 11명으로 나타났다. 수면의 질에 대해서는 수면의 질이 좋다고 응답한 대학생이 67명, 나쁘다고 응답한 학생이 143명으로 나타났다. 셋째, 일반적 특성 및 스마트폰 이용실태에 따라 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 차이를 분석한 결과, 성별에 따라서는 스마트폰 과의존의 하위요인 중 내성이 유의한 것으로 나타났으며, 여성이 남성보다 내성수준이 높은 것으로 나타났다. 사용기간의 경우 스마트폰 과의존의 하위요인 중 가상세계지향에서 사용기간에 따른 차이가 나타났다. 많이 사용하는 기능의 경우, 문자메시지가 다른 기능보다 수면의 질을 낮추는 것으로 나타났다. 넷째, 시험불안, 스마트폰 과의존 및 수면의 질 간의 관계를 분석한 결과, 시험불안과 스마트폰 과의존, 수면의 질은 서로 유의한 상관관계를 보였다. 다만 시험불안의 하위 요인인 금단과 스마트폰 과의존의 하위요인인 긴장, 수면의 질과 스마트폰 과의존의 하위요인인 금단은 통계적으로 유의미하지 않게 나타났다. 본 연구를 종합하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다. 첫째, 대학생의 스마트폰의 이용기간은 주로 4년 이상, 하루 사용시간은 주로 4시간 이상으로써 일상에서 스마트폰이 차지하는 비율이 높다는 것을 알 수 있다. 둘째, 수면의 질을 조사한 결과, 대학생의 수면의 질이 대체로 나쁜 상태였다. 셋째, 성별과 사용기간, 사용동기에서 시험불안과 스마트폰 과의존 및 수면의 질이 유의한 차이를 보였다. 넷째, 시험불안과 스마트폰 과의존, 수면의 질은 서로 유의한 상관관계가 있었다. 즉 시험불안이 높을수록 스마트폰 과의존 수준이 높아지고 수면의 질이 낮아지는 결과를 얻을 수 있었다.
This study aimed to investigate test anxiety, smartphone overdependence, and sleep quality for undergraduate students who are the people using smartphone the most, and to examine the relationship between these factors. To achieve this purpose, four research questions were set as follows: (1) 'What i...
This study aimed to investigate test anxiety, smartphone overdependence, and sleep quality for undergraduate students who are the people using smartphone the most, and to examine the relationship between these factors. To achieve this purpose, four research questions were set as follows: (1) 'What is the smartphone usage pattern in the research subjects?', (2) 'What are the extents of test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality of the research subjects?', (3) 'Is there a difference in the extents of test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality depending on general traits and smartphone usage pattern of the research subjects?', and (4) 'Do test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality correlate in the research subjects?'. A survey on test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality was conducted for 255 undergraduate students, aged 20 to 29, attending one of five universities located in Seoul Metropolitan Area and using smartphones. 7 questionnaires were excluded from the analysis due to insincere and incomplete answers. Thus, total 210 questionnaires were used in analyses. In this study, the Revised Test Anxiety Scale (RTA) was used for measuring test anxiety. The RTA was originally developed by Benson and El-Zahhar(1994) and was adapted by Cho Yong-Rae(2008). For measuring smartphone overdependence, self-reported scale developed by National Information Society Agency(2011) was used, which was designed to measure smartphone overdependence for adults. For evaluating sleep quality, the Korean version of the PSQI (PSQI-K) was used, which was developed by Sohn et al.(2012). They developed the PSQI-K by translating the original Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI) developed by Buysse et al.(1989) into Korean and verified its reliability and validity. The collected survey data were analyzed using SPSS. To analyze the difference in extents of test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality depending on the subjects’ general traits and smartphone usage pattern, t-test and one way ANOVA were conducted. To identify the correlation between test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality, Pearson's correlation coefficient was used. The findings of this study were derived as follows. First, the analysis results for smartphone usage pattern indicate that duration of using smartphones is more than 4 years and their daily usage hours are longer than 4 hours. The subjects mostly use their smartphones for SNS and internet surfing. They also responded that they were by and large satisfied with their smartphone use. Second, the analysis results for the extents of test anxiety, overdependence on smartphone and sleep quality show that the number of subjects who fall into type A(low test anxiety group), B(middle test anxiety group) and C(high test anxiety group) of the test anxiety self-assessment category is 99, 84, and 27 respectively. For smartphone overdependence, the number of respondents who fall into general user group, potential risk group and high risk group is 177, 22, and 11 respectively. For sleep quality, based on the average scores of their self-reported questionnaire answers, 67 people responded that their sleep quality is good, while 143 people who responded that their sleep quality is poor. Third, the analysis results for the difference in the extents of test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality indicate that only tolerance has significant influence among subfactors of smartphone overdependence by gender. It is also indicated that females show higher tolerance than males. On the other hand, smartphone usage duration is significantly related with pursuing experience in the virtual world among subfactors of smartphone overdependence. Usage motive is significantly related with sleep quality. Rather than other functions commonly being used in smartphone, short message is the most influencing factor contributing to decrease of sleep quality. Fourth, the analysis results for a relationship between test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality indicate that test anxiety has positively significant relationship with smartphone overdependence and sleep quality. However, there was no significant relationship between withdrawal among subfactors of test anxiety and tension among subfactors of smartphone overdependence, and between sleep quality and withdrawal among subfactors of smartphone overdependence. Comprehensively considering these findings in this study, the following conclusions were drawn. First, duration of using smartphone is longer than four years and daily usage is longer than four hours, which implies that use of smartphone takes large portion of people’s daily life. Second, the results of investigating sleep quality indicate that the subjects are in poor condition of sleep quality by and large. In this sense, it is necessary to take into account what time and how long they sleep. Third, in terms of gender, usage duration, and usage motive with smartphone use, there are significant differences in test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality. Fourth, test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality are positively correlated to each other. According to these findings, it is considered that overdependence on smartphone gets higher and quality of sleep gets poorer, as test anxiety increases.
Key words : test anxiety, smartphone overdependence, sleep quality
This study aimed to investigate test anxiety, smartphone overdependence, and sleep quality for undergraduate students who are the people using smartphone the most, and to examine the relationship between these factors. To achieve this purpose, four research questions were set as follows: (1) 'What is the smartphone usage pattern in the research subjects?', (2) 'What are the extents of test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality of the research subjects?', (3) 'Is there a difference in the extents of test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality depending on general traits and smartphone usage pattern of the research subjects?', and (4) 'Do test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality correlate in the research subjects?'. A survey on test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality was conducted for 255 undergraduate students, aged 20 to 29, attending one of five universities located in Seoul Metropolitan Area and using smartphones. 7 questionnaires were excluded from the analysis due to insincere and incomplete answers. Thus, total 210 questionnaires were used in analyses. In this study, the Revised Test Anxiety Scale (RTA) was used for measuring test anxiety. The RTA was originally developed by Benson and El-Zahhar(1994) and was adapted by Cho Yong-Rae(2008). For measuring smartphone overdependence, self-reported scale developed by National Information Society Agency(2011) was used, which was designed to measure smartphone overdependence for adults. For evaluating sleep quality, the Korean version of the PSQI (PSQI-K) was used, which was developed by Sohn et al.(2012). They developed the PSQI-K by translating the original Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI) developed by Buysse et al.(1989) into Korean and verified its reliability and validity. The collected survey data were analyzed using SPSS. To analyze the difference in extents of test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality depending on the subjects’ general traits and smartphone usage pattern, t-test and one way ANOVA were conducted. To identify the correlation between test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality, Pearson's correlation coefficient was used. The findings of this study were derived as follows. First, the analysis results for smartphone usage pattern indicate that duration of using smartphones is more than 4 years and their daily usage hours are longer than 4 hours. The subjects mostly use their smartphones for SNS and internet surfing. They also responded that they were by and large satisfied with their smartphone use. Second, the analysis results for the extents of test anxiety, overdependence on smartphone and sleep quality show that the number of subjects who fall into type A(low test anxiety group), B(middle test anxiety group) and C(high test anxiety group) of the test anxiety self-assessment category is 99, 84, and 27 respectively. For smartphone overdependence, the number of respondents who fall into general user group, potential risk group and high risk group is 177, 22, and 11 respectively. For sleep quality, based on the average scores of their self-reported questionnaire answers, 67 people responded that their sleep quality is good, while 143 people who responded that their sleep quality is poor. Third, the analysis results for the difference in the extents of test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality indicate that only tolerance has significant influence among subfactors of smartphone overdependence by gender. It is also indicated that females show higher tolerance than males. On the other hand, smartphone usage duration is significantly related with pursuing experience in the virtual world among subfactors of smartphone overdependence. Usage motive is significantly related with sleep quality. Rather than other functions commonly being used in smartphone, short message is the most influencing factor contributing to decrease of sleep quality. Fourth, the analysis results for a relationship between test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality indicate that test anxiety has positively significant relationship with smartphone overdependence and sleep quality. However, there was no significant relationship between withdrawal among subfactors of test anxiety and tension among subfactors of smartphone overdependence, and between sleep quality and withdrawal among subfactors of smartphone overdependence. Comprehensively considering these findings in this study, the following conclusions were drawn. First, duration of using smartphone is longer than four years and daily usage is longer than four hours, which implies that use of smartphone takes large portion of people’s daily life. Second, the results of investigating sleep quality indicate that the subjects are in poor condition of sleep quality by and large. In this sense, it is necessary to take into account what time and how long they sleep. Third, in terms of gender, usage duration, and usage motive with smartphone use, there are significant differences in test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality. Fourth, test anxiety, smartphone overdependence and sleep quality are positively correlated to each other. According to these findings, it is considered that overdependence on smartphone gets higher and quality of sleep gets poorer, as test anxiety increases.
Key words : test anxiety, smartphone overdependence, sleep quality
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