Çocukların dijital cihaz kullanımına yönelik ebeveyn bilgi ve tutum ölçeğinin geliştirilmesi: metodolojik bir çalışma

Abstract

Amaç: Bu çalışma, ebeveynlerin çocukların dijital cihaz kullanımına ilişkin bilgi ve tutumlarını ölçmek için kapsamlı bir ölçek oluşturmayı ve bu ölçeğin geçerlilik ve güvenilirliğini titizlikle inceleyerek etkinliğini sağlamayı amaçlamaktadır. Yöntem: Çalışma metodolojik bir yaklaşımla tasarlanmış ve yürütülmüştür. Çocukların Dijital Cihaz Kullanımına Yönelik Ebeveyn Bilgi-Tutum Ölçeği için 43 maddelik bir soru havuzu oluşturulmuştur. Maddelere yönelik uzman görüşleri alındıktan ve pilot çalışma yapıldıktan sonra madde sayısı 19’a düşürülmüştür. 19 maddelik ölçek için bir alan çalışması gerçekleştirilmiştir. Araştırma, bir üniversite eğitim ve araştırma hastanesinin çocuk kliniklerinde Şubat-Mart 2023 tarihleri arasında yürütülmüştür. Araştırmanın evrenini, belirtilen tarihler arasında ilgili hastanenin çocuk kliniklerinde herhangi bir nedenle yatan, 6 ay ile 6 yaş arasındaki çocukların, kronik hastalığı veya psikolojik problemi olmayan, iletişim ve iş birliğine açık ebeveynleri (N=416) oluşturmuştur. Araştırma, örneklem yöntemi kullanılmadan evrenin tamamıyla gerçekleştirilmiştir. Verilerin istatistiksel analizi SPSS ve AMOS yazılımları ile yapılmıştır. İstatistiksel anlamlılık düzeyi %5 olarak kabul edilmiştir. Etik ilkelere uygun davranılmıştır. Bulgular: Elde edilen verilerin faktörleştirme için uygun olduğu ve örneklem büyüklüğünün yeterli olduğu belirlenmiştir. Yapı geçerliliğini keşfetmek için açıklayıcı faktör analizi yapılmıştır. Faktör sayısı özdeğer kriteri, açıklanan varyans ve eğim grafiğine göre belirlenmiştir. Ölçek maddeleri 3 bileşene sahip olup aralarında anlamlı bir korelasyon bulunmuştur. Faktörlerin açıkladığı toplam varyans %61,3’tür. Ölçeğin toplam puan ortalaması 75,95±10,7 olup, güvenilirlik Cronbach alfa katsayısı 0,979 olarak hesaplanmıştır. Ölçeğin iç tutarlılığı için madde ayırt ediciliği yöntemi kullanılmış ve her bir maddenin ölçülen olguyu ayırt ettiği ve istatistiksel olarak anlamlı olduğu saptanmıştır (p<0,001). Açıklayıcı faktör analizi gizli bir yapıyı ortaya koymuş, bu yapının geçerliliğini doğrulamak ve güçlendirmek için doğrulayıcı faktör analizi yapılmıştır. Elde edilen analiz sonuçlarının uyum ölçüm tablosuna göre iyi uyum (CMIN/df: 1.679; RMSEA: 0.04; SRMR: 0.045; CFI: 0.978; AGFI: 0.925; NNFI (TLI): 972) ve kabul edilebilir uyum (NFI: 0.947; GFI: 0.946; RFI: 0.934; PNFI: 0.759; PGFI: 682) değerleri arasında olduğu ve karşılaştırılan modelin AIC, CAIC ve ECVI değerlerinden düşük olduğu bulunmuştur. Sonuç: Ebeveynlerin çocukların dijital cihaz kullanımına yönelik bilgi ve tutumlarını ölçmek için geçerlilik ve güvenilirlik testinden geçen, 5’li Likert tipi, üç boyutlu ve 19 maddelik bir ölçek geliştirilmiştir.

Keywords

• Çocuk
• dijital cihazlar
• ebeveyn
• pediatri hemşiresi

Development of the parental knowledge-attitude scale for children’s use of digital devices: a methodological study

Abstract

Aims: This study focuses on creating a comprehensive scale to measure parents’ knowledge and attitudes about children’s digital device use and rigorously examining its validity and reliability to ensure its effectiveness. Methods: The study was designed and conducted using a methodological approach. A 43-item question pool was created for the Parental Knowledge-Attitude Scale for children’s use of digital devices. After receiving expert opinions on the items and conducting a pilot study, the number of items was reduced to 19. A field study was conducted for the 19-item scale. The research was carried out in the pediatric clinics of a university training and research hospital between February and March 2023. The universe of the study consisted of parents (n=416) whose children between the ages of 6 months and 6 years were hospitalized in the pediatric clinics of the specified hospital for any reason between the specified dates, and who did not have any chronic diseases or psychological problems, and who were open to communication and cooperation. The study was conducted with the entire population without using the sampling method. Statistical analysis of the data was performed using SPSS and AMOS software. The statistical significance level was accepted as 5%. Ethical principles have been adhered to. Results: It was determined that the obtained data were suitable for factorization and the sample size was sufficient. Exploratory factor analysis was performed to discover construct validity. The number of factors was decided according to the eigenvalue criteria, explained variance, and scree plot graph. Scale items had 3 components and there was a significant correlation among them. The total variance explained by the factors was 61.3%. The total score average of the scale was 75.95±10.7 and the reliability Cronbach alpha coefficient was 0.979. The item discrimination method was used for the internal consistency of the scale, it was determined that each item distinguished the measured phenomenon and was statistically significant (p<0.001). Exploratory factor analysis revealed a latent construct, and to confirm and strengthen its validity, a subsequent confirmatory factor analysis was conducted. The analysis results obtained were found to be within the good fit [CMIN/df: 1.679; RMSEA: 0.04; SRMR: 0.045; CFI: 0.978; AGFI: 0.925; NNFI (TLI): 972], acceptable fit (NFI: 0.947; GFI: 0.946; RFI: 0.934; PNFI: 0.759; PGFI: 682) according to the fit measurement table and were lower than the AIC, CAIC and ECVI values of the compared model. Conclusion: A three-dimensional, 19-item scale, which is 5-point Likert-type and tested for validity and reliability, was developed to measure parents’ knowledge and attitudes toward children’s use of digital devices.

Keywords

• Child
• digital devices
• parent
• pediatric nurse

References

1. Muppalla SK, Vuppalapati S, Reddy Pulliahgaru A, Sreenivasulu H. Effects of excessive screen time on child development: an updated review and strategies for management. Cureus. 2023;15(6):e40608. doi: 10.7759/cureus.40608
2. Liu J, Riesch S, Tien J, Lipman T, Pinto-Martin J, O’Sullivan A. Screen media overuse and associated physical, cognitive, and emotional/behavioral outcomes in children and adolescents: an integrative review. J Pediatr Health Care. 2022;36(2):99-109. doi:10.1016/j.pedhc.2021.06.003
3. Riesch SK, Liu J, Kaufmann PG, Doswell WM, Cohen S, Vessey J. Preventing adverse health outcomes among children and adolescents by addressing screen media practices concomitant to sleep disturbance. Nurs Outlook. 2019;67(4):492-496. doi:10.1016/j.outlook.2019.06.009
4. Trinh MH, Sundaram R, Robinson SL, et al. Association of trajectory and covariates of children’s screen media time. JAMA Pediatr. 2020; 174(1):71-78. doi:10.1001/jamapediatrics.2019.4488
5. Mustonen R, Torppa R, Stolt S. Screen time of preschool-aged children and their mothers, and children’s language development. Children. 2022;9(10):1577. doi:10.3390/children9101577
6. Reid Chassiakos YL, Radesky J, Christakis D, et al. Children and adolescents and digital media. Pediatrics. 2016;138(5)doi:10.1016/j.infbeh. 2020.101424
7. Lin HP, Chen KL, Chou W, et al. Prolonged touch screen device usage is associated with emotional and behavioral problems, but not language delay, in toddlers. Infant Behav Develop. 2020;58:101424. doi:10.1016/j.infbeh.2020.101424
8. Chen W, Adler JL. Assessment of screen exposure in young children, 1997 to 2014. JAMA Pediatr. 2019;173(4):391-393. doi:10.1001/jamapediatrics. 2018.5546

9. Zhao J, Yu Z, Sun X, et al. Association between screen time trajectory and early childhood development in children in China. JAMA Pediatr. 2022;176(8):768-775. doi:10.1001/jamapediatrics.2022.1630
10. McArthur BA, Tough S, Madigan S. Screen time and developmental and behavioral outcomes for preschool children. Pediatr Res. 2022;91(6): 1616-1621. doi:10.1038/s41390-021-01572-w
11. Kushima M, Kojima R, Shinohara R, et al. Association between screen time exposure in children at 1 year of age and autism spectrum disorder at 3 years of age: the Japan environment and children’s study. JAMA Pediatr. 2022;176(4):384-391. doi:10.1001/jamapediatrics.2022.1630.
12. Glover J, Ariefdjohan M, Fritsch SL. Kids anxiety and the digital world. Child Adolesc Psychiatr Clin. 2022;31(1):71-90. doi:10.1016/j.chc.2021.06. 004
13. Adıbelli D, Sümen A. The effect of the coronavirus (COVID-19) pandemic on health-related quality of life in children. Child Youth Serv Rev. 2020;119:105595. doi:10.1016/j.childyouth.2020.105595
14. Kabali HK, Irigoyen MM, Nunez-Davis R, et al. Exposure and use of mobile media devices by young children. Pediatrics. 2015;136(6):1044-1050. doi:10.1542/peds.2015-2151
15. Dinleyici M, Carman KB, Ozturk E, Sahin Dagli F. Media use by children, and parents’ views on children’s media usage. Interact J Med Res. 2016;5(2):e18. doi:10.2196/ijmr.5668
16. İnan Kaya G, Mutlu Bayraktar D, Yılmaz Ö. Digital parenting attitude scale: validity and reliability study. Mehmet Akif Ersoy Uni J Edu Fac. 2020;46:149-173. doi:10.21764/maeuefd.390626
17. Türel YK, Gür D. Ebeveynlerin çocukların bilişim teknolojileri kullanımına yönelik tutumları üzerine bir ölçek geliştirme çalışması. Uludağ Üni Eğit Fak Derg. 2019;32(1):145-165. doi:10.19171/uefad.455888
18. Bulduk M, Güdücü Tüfekci F. The effect of parental education on children’s digital device usage and sleep patterns: a randomised controlled trial. Counsell Psychother Res. 2025;25(1):e12886. doi:10.1002/capr.12886
19. DeVellis RF. Ölçek Geliştirme-Kuram ve Uygulamalar. 3 ed. Nobel Akademik Yayıncılık; 2022.
20. Erkuş A. Psikolojide Ölçme ve Ölçek Geliştirme. 6 ed. Pegem Akademi Yayınları; 2022.
21. Field A. Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage publications limited; 2024.
22. Sadeghi S, Pouretemad HR, Khosrowabadi R, Fathabadi J, Nikbakht S. Effects of parent-child interaction training on children who are excessively exposed to digital devices: a pilot study. Int J Psych Med. 2019;54(6):408-423. doi:10.1177/0091217419837070
23. Evci N, Aylar F. Use of confirmatory factor analysis in scale development studies. J Soc Sci. 2017;4(10):389-412. doi:10.16990/SOBIDER.3386
24. Lawshe C. A Quantitative Approach to Content Validity. Personnel psychology. Berrett-Koehler Publishers; 1975.
25. Yurdugül H. Using content validity indexes for content validity in scale development studies. presented at: XIV Ulusal Eğitim Bilimleri Kongresi; 2005.
26. Özdamar K. Eğitim, sağlık ve davranış bilimlerinde ölçek ve test geliştirme yapısal eşitlik modellemesi. 1 ed. Nisan Kitabevi; 2016.
27. Seçer İ. SPSS ve LISREL ile pratik veri analizi: analiz ve raporlaştırma. 4 ed. Anı Yayıncılık; 2023.
28. Şeker H, Gençdoğan B. Psikolojide ve Eğitimde Ölçme Aracı Geliştirme. 3 ed. Nobel Akademik Yayıncılık; 2020.
29. Tavşancıl E. Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. 6 ed. Nobel Akademik Yayıncılık; 2019.
30. Büyüköztürk Ş. Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı. Pegem Atıf İndeksi. 2018:001-214.
31. Pallant J. SPSS survival manual: a step by step guide to data analysis using IBM SPSS. Routledge; 2020.
32. Fein EC, Gilmour J, Machin T, Hendry L. Statistics for research students. University of Southern Queensland Darling Heights, Australia; 2022.
33. Alford S, Teater B. Quantitative research. Handbook of research methods in social work. Edward Elgar Publishing; 2025:156-171.
34. Tabachnick BG, Fidell LS. Çok değişkenli istatistiklerin kullanımı. 6 ed. Nobel Akademik Yayıncılık; 2020.
35. Comrey AL, Lee HB. A first course in factor analysis. Psychology press; 2013.
36. Alphar R. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Ankara. 6 ed. Detay Yayıncılık. 2020.
37. Karasar N. Bilimsel araştırma yöntemi. Nobel Akademik Yayıncılık; 2016.
38. Tezbaşaran AA. Likert tipi ölçek geliştirme kılavuzu. Türk Psikologlar Derneği; 1996.
39. Can A. SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi. vol 12. Akademi Yayıncılık; 2018.
40. Huck SW. Reading statistics and research. Boston, USA. 2012;4:103-112.
41. Thompson B. Foundations of behavioral statistics: an insight-based approach. Guilford Press; 2006.
42. Güriş S, Astar M. Bilimsel araştırmalarda SPSS ile istatistik. Der Yayınları; 2014.
43. İlhan M, Çetin B. LISREL ve AMOS programları kullanılarak gerçekleştirilen yapısal eşitlik modeli (yem) analizlerine ilişkin sonuçların karşılaştırılması. J Measur Evaluat Edu Psychol. 2014;5(2):26-42. doi:10.21031/epod.31126
44. Tomak L. Madde analizi ve tıp fakültesi sınavlarının değerlendirilmesi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi; 2013.
45. Presta V, Guarnieri A, Laurenti F, et al. The impact of digital devices on children’s health: a systematic literature review. J Funct Morphol Kinesiol. 2024;9(4):236. doi:10.3390/jfmk9040236
46. Kildare CA, Middlemiss W. Impact of parents mobile device use on parent-child interaction: a literature review. Comput Human Behav. 2017;75:579-593. doi:10.1016/j.chb.2017.06.003
47. Fidan NK, Olur B. Examining the relationship between parents’ digital parenting self-efficacy and digital parenting attitudes. Edu Informat Technol. 2023;28(11):15189-15204. doi:10.1007/s10639-023-11841-2