ဖုန်ကြားရှင်ဝမ်1, Qingnan လင်း2, 
Fengqiang Gao1* နှင့် Yingmin Chen က1*
- 1စိတ်ပညာ၏ကျောင်း, ရှန်ဒေါင်းပုံမှန်တက္ကသိုလ်, Jinan, တရုတ်
- 2မူကြိုပညာရေး, Heze တက္ကသိုလ်, Heze, တရုတ်ဦးစီးဌာန
ဒီလေ့လာမှုကတရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေအတွက်အင်တာနက်စွဲ (အိုဝါ) နှင့်ကွန်ယက်ကို-related maladaptive သိမှတ်ခံစားမှု (NMC) အကြားအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးဟာစူးစမ်းလေ့လာခဲ့ပါတယ်။ 213 ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေ၏နမူနာနှင့်အတူတစ်ဦးကရေတိုရေရှည် longitudinal စစ်တမ်းရှန်ဒေါင်းပြည်နယ်, တရုတ်အတွက်ကောက်ယူခဲ့သည်။ ရလဒ်် IA သိသိသာသာ NMCs ၏မျိုးဆက်နှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း, ထိုကဲ့သို့သော maladaptive သိမြင်ထူထောင်ခဲ့ကြသည့်အခါ၎င်းတို့သည်ထပ်မံဆိုးရွားစွာကျောင်းသားများ '' အိုဝါ၏အတိုင်းအတာကိုအကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်ကိုနိုငျကွောငျးဖျောပွထားပါ။ တစ်ဦးကသံသရာ် IA NMC နှင့်အတူ၎င်း၏ဆက်ဆံရေးအတွက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ကိုဦးစားရှိခြင်းနှင့်အတူဤနှစ်ခု variable တွေကိုအကြားလေ့လာတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဒီလေ့လာမှုကလည်းအဲဒီနှစျခု variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေးယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းနှစ်ဦးစလုံးအတှကျတူညီခဲ့ကြောင်းဆုံးဖြတ်သည်; ထို့ကြောင့်ကျနော်တို့ထူထောင်နောက်ဆုံးမော်ဒယ်ကျယ်ကျယ်မသက်ဆိုင်ကျား၏, တရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေဖို့လျှောက်ထားနိုင်ပါသည်။ အဲဒီနှစျခု variable တွေကိုအကြားအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးမျိုးကိုနားလည်ခြင်းကျောင်းသားများကို '' ကောလိပ်ကျောင်းအသက်တာ၏အစပိုင်းမှာ် IA အတွက်ကြားဝင်ကူညီနိုင်ပါတယ်။
နိဒါန္း
အဆိုပါ 1990s စတင်ဖွဲ့စည်းကတည်းကအင်တာနက်ကိုတဖြည်းဖြည်း (10-21 နှစ်ပေါင်းအသက်အထူးသဖြင့်မြီးကောင်ပေါက်အကြားရှေးတရုတ်အတွက်နေ့စဉ်အသက်တာ၏အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်ဒံယလေသ et al ။ , 2012; လျူ et al ။ , 2012) ။ ယင်းအလိုအရ တရုတ်အင်တာနက်ဖွံ့ဖြိုးရေးအပေါ် 36th စာရင်းအင်းအစီရင်ခံစာ, တရုတ်အင်တာနက်ကွန်ယက်သတင်းအချက်အလက်စင်တာ (CNNIC) ကပုံနှိပ်ထုတ်ဝေခဲ့သည့်တရုတ်နိုင်ငံ, ဆယ်ကျော်သက်အင်တာနက်အသုံးပြုသူအရေအတွက်က (120 အတွက် 2002 သန်းမှ 287 အတွက် 2016 သန်းကနေလျှင်မြန်စွာတိုးတကျခဲ့Tian et al ။ , 2017).
အင်တာနက်ကို (ထိုကဲ့သို့သောတိုးမြှင့်လူမှုရေးဆက်သွယ်မှုအဖြစ်မြောက်မြားစွာအကျိုးကျေးဇူးများကိုထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့်ကောင်းမွန်စွာဖြစ်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်Bessière et al ။ , 2008; ငယ်ရွယ်ပြီးက de Abreu, 2011) ။ သို့သော်အလွန်အကျွံသို့မဟုတ် compulsive အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်းသည်ဖြင့်သွင်ပြင်လက္ခဏာသော, အင်တာနက်စွဲလမ်း (အိုဝါ), (လူငယ်တို့ et al ။ , 1999; Shek et al ။ , 2013; ယန် et al ။ , 2014) (မြောက်မြားစွာအနုတ်လက္ခဏာသက်ရောက်မှုရှိခဲ့ပါတယ်ယောသပ်သည် et al ။ , 2016) ။ လေ့လာမှုတစ်ခုနံပါတ် (အိုဝါဆိုးရွားစွာရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာကျန်းမာရေးကိုထိခိုက်စေနိုင်သည်ကိုသရုပ်ပြပါပြီAyas နှင့် Horzum, 2013; အော့စ et al ။ , 2014; သူ Mike နှင့် Zhong, 2014) ။ ဥပမာအားဖြင့်, အိုဝါနှင့်အတူမြီးကောင်ပေါက်များသောအားဖြင့်စိုးရိမ်စိတ်, စိတ်ကျရောဂါ, အထီးကျန်နိမ့် Self-လေးစားမှု, သူနှင့်ဆင်းရဲသောသူတို့သည်လူ့ဆက်ဆံရေး (တွေ့ကြုံခံစားTokunaga နှင့်တကွမိုဃ်းရွာ, 2010; အော့စ et al ။ , 2014; သူ Mike နှင့် Zhong, 2014), အရာနောက်ထပ်အနုတ်လက္ခဏာကသူတို့ရဲ့သုခချမ်းသာကိုထိခိုကျနိုငျ (Tokunaga နှင့်တကွမိုဃ်းရွာ, 2010; အော့စ et al ။ , 2014; သူ Mike နှင့် Zhong, 2014) နှင့်ပညာရေးဆိုင်ရာဖွံ့ဖြိုးရေး (Chuang, 2006; ကင်မ် et al ။ , 2008; Tsai et al ။ , 2009; Ahmadi နှင့် Saghafi, 2013) ။ ထို့ကြောင့်, ဆယ်ကျော်သက်အတွက်အိုဝါလေ့လာနေအရေးပါသောပညာရေးနှင့်လူမှုရေးသက်ရောက်မှုရှိပါတယ်။
အိုဝါနှင့် NMC အကြားဆက်ဆံရေးမျိုး
network-related maladaptive သိမှတ်ခံစားမှု (NMC) ရှည်လျား် IA အတွက်ဗဟိုအခန်းကဏ္ဍမှထင်ထားသည် (လီ et al ။ , 2013) ။ အဆိုပါသိမြင်-အပြုအမူမော်ဒယ်၏အဆိုအရ (Davis က, 2001), psychopathology (ဥပမာ, စိတ်ကျရောဂါနှင့်လူမှုရေးစိုးရိမ်ပူပန်မှု) ကိုယ်နှိုက်် IA ၏ရောဂါလက္ခဏာများဖြစ်ပေါ်မဟုတျကွောငျး် IA ၏ရောဂါလက္ခဏာတစ်ခု distal လိုအပ်သောအကြောင်းမရှိဖြစ်ပါတယ်။ အိုဝါအတွက်အဓိကအချက် Proximity လုံလောက်သောအကြောင်းတရားများဖြစ်သော NMCs, (များမှာဒံယလေသ et al ။ , 2012; ဂဏန်း 1) ။ မြောက်မြားစွာလေ့လာမှုများ (distal psychopathology NMC မှတဆင့်် IA မှအားနည်းချက်တစ်ဦးချင်းပြန်ဆိုကြောင်းအစီရင်ခံခဲ့ကြKalkan, 2012; mai et al ။ , 2012; လီများနှင့်ဝမ်, 2013; lu နှင့် Yeo, 2015) ။ ဥပမာအားဖြင့်, သုတေသီများ (ဆိုလိုသည်မှာ, အားထုတ်မှုထိန်းချုပ်မှုမြင့်မားအာရုံရှာ, နှင့်မြင့်မားသောသဘောထားအမျက်ဒေါသသို့မဟုတ်စိတ်ပျက်) နှင့်် IA ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကိုစိတ်ထားအကြားနောက်ခံကြားဆက်ဆံရေးစုံစမ်းစစ်ဆေး; ရလဒ်အချို့စရိုက်အကျိုးသက်ရောက်မှုစိတ်ထားမှတဆင့်် IA ၏အဆင့် (အွန်လိုင်းအပြုအမူတွေသူတို့ရဲ့သိမှတ်ခံစားမှုပေါ်ရှိပါတယ်သြဇာလွှမ်းမိုးကြောင်းညွှန်ပြZhang က et al ။ , 2015). Tian et al ။ (2017) တရုတ်နမူနာအတွက်ရှက်ကြောက်စိတ်အကြားတွင်အပြန်အလှန်အသင်းအဖွဲ့များ, maladaptive သိမြင်မှု, နှင့်အထွေထွေရောဂါဗေဒတွင်အင်တာနက်အသုံးပြုမှုကို (GPIU) ဆန်းစစ်ခဲ့သည်။ ရလဒ်ကဤ variable တွေကိုတို့တွင်အသင်းအဖွဲ့များပြောင်းလဲနေသောနှင့် bidirectional ဖြစ်ကြောင်းညွှန်ပြလျက်, တိုးမြှင့ maladaptive သိမြင် bidirectionally အချိန်ကိုဖြတ်ပြီးရှက်ကြောက်စိတ်နှင့် GPIU အကြားစပ်လျဉ်းကမကထပြုခဲ့သော။ ထို့အပြင်အခြားလေ့လာမှုများမိဘအုပ်ထိန်းစတိုင်နှင့်သက်တူရွယ်တူဆက်ဆံရေးမျိုးထပ်မံအိုဝါ၏အဆင့် (အကျိုးသက်ရောက်စေမယ်လို့အရာ, NMC လူတွေကို predispose အံ့သောငှါဆုံးဖြတ်ထားကြပါပြီလီ et al ။ , 2013; ဝမ် et al ။ , 2015).
ပုံ 1 ။ ရောဂါဗေဒတွင်အင်တာနက်အသုံးပြုမှုသိမှု-အပြုအမူမော်ဒယ် (Davis က, 2001).
ထို့အပြင်ခုနှစ်, မြောက်မြားစွာကတခြားလေ့လာမှုတွေကအင်တာနက်ဂိမ်းစွဲလမ်းအပေါ်အာရုံစူးစိုက်ခြင်းနှင့် maladaptive သိမြင်မှုနှင့်ဆက်ဆံရေးကိုစုံစမ်းစစ်ဆေးကြပါပြီ။ ရှင်ဘုရင်နှင့် Delfabbro (2014) အင်တာနက်ကဂိမ်းစွဲလမ်း၏ဇစ်မြစ်နှင့် pathogenesis ၏သီအိုရီရှင်းလင်းချက်ကမ်းလှမ်းတဲ့မော်ဒယ်သစ်အဆိုပြုထား။ အဆိုပါစာရေးဆရာကအင်တာနက်ဂိမ်းစွဲလမ်း, အမည်ရ overvaluing, maladaptive စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းတွေ, ဂိမ်း Self-လေးစားမှုနှင့်ဂိမ်းကစားခြင်းလက်ခံမှုအခြေခံလေး maladaptive သိမြင်ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ အချို့ကပင်ကိုယ်မူလလေ့လာမှုများကိုလည်း (အင်တာနက်ကိုဂိမ်းစွဲရောဂါလက္ခဏာနှင့်အတူမြီးကောင်ပေါက်ကဤရောဂါလက္ခဏာတွေမပါဘဲမြီးကောင်ပေါက်ထက်သိသိသာသာပိုပြီး maladaptive သိမြင်မှုအစီရင်ခံကြောင်းတွေ့ကြပြီzhou et al ။ , 2012; လျူ et al ။ , 2014; ရှင်ဘုရင်နှင့် Delfabbro, 2016). ဖုန်ကြားရှင်နှင့်လျူ (2010) သိသိသာသာသိမြင်မှုကိုတိုင်းတာတဲ့ငါးကို item စကေးတရုတ်လူကြီးများအတွက်အင်တာနက်ကိုဂိမ်းစွဲလမ်းဟောကိန်းထုတ်ကြောင်းသတင်းထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ဖောရက်စ et al ။ (2016) 465 သြစတြေးလျအရွယ်ရောက်နမူနာအတွက်ပြဿနာ video-game ထဲကကစားနဲ့ဆက်စပ် maladaptive သိမြင်မှုစုံစမ်းစစ်ဆေး။ ရလဒ်ကဤပြဿနာသိမြင်အင်တာနက်ကိုဂိမ်းစွဲလမ်းနှင့်အတူမြင့်မားဖို့အတန်အသင့်ဆက်နွယ်နေကြောင်းကြောင်းထုတ်ဖော်ပြောကြားခဲ့သည်။ ဖောရက်စ et al ။ (2017) maladaptive သိမှတ်ခံစားမှုတစ်ခု 12 လ longitudinal လေ့လာမှုသုံးပြီးပြဿနာဗီဒီယိုဂိမ်းကစားအတွက်အနာဂတ်အပြောင်းအလဲကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းရှိမရှိစူးစမ်း။ ရလဒ်သိမြင်ပြောင်းလဲမှုပြဿနာဂိမ်းကျားမကျော်လွန်ရမှတ်များ, အသက်နှင့်ဂိမ်းကစားခြင်း၏ကြိမ်နှုန်းအတွက်ကှဲလှဲ၏ 28% အဘို့မှတ်ကြောင်းပြသခဲ့သည်။
လေ့လာမှုအတော်များများအိုဝါအပေါ် NMC ရဲ့သြဇာလွှမ်းမိုးမှုဖော်ထုတ်ခဲ့ကြပေမဲ့လည်းအနည်းငယ်လေ့လာမှုများ NMC အပေါ်အိုဝါ၏ဖြစ်နိုင်သောသြဇာလွှမ်းမိုးမှုစူးစမ်းခဲ့ကြသည်။ သိမှု dissonance သီအိုရီ (Festinger, 1957လူတွေတွေ့ကြုံခံစားခြင်းနှင့်စဉ်းစားတွေးခေါ်အတွင်းနှင့်အပြုအမူနှင့်စဉ်းစားတွေးခေါ်အကြားရှေ့နောက်မညီတုံ့ပြန်ပုံကို), အရာသည်အဓိကအားဖြင့်စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ, NMC ် IA မှပြောပြတယ်ဘယ်လိုတစ်ခုကအခြားရွေးချယ်စရာရှင်းပြချက်ပေးပါသည်။ ကလူရှေ့နောက်မညီသတိထားဖြစ်လာတဲ့အခါသူတို့ကဤအတွေ့အကြုံများလျှော့ချနှင့်၎င်းတို့၏သဘောထားများ, သညာ, ဒါမှမဟုတ်အပြုအမူတွေကပြွီးမှတဆင့်ကိုက်ညီမှုပြန်လည်ကြိုးပမ်းလှုံ့ဆော်ပေးသောအီသို့မဟုတ် dissonance, တွေ့ကြုံခံစားထိုကဲ့သို့သောရှေ့နောက်မညီဖြေရှင်းပြီးသည်အထိ (က de Vries နှင့် Timmins, 2016) ။ ကလူထိုကဲ့သို့သောကြောင့်ပြီးသားအနုတ်လက္ခဏာကသူတို့ရဲ့ဘဝကိုထိခိုက်သောအခါအင်တာနက်ကိုကျူးလွန်သကဲ့သို့မိမိတို့၏တန်ဖိုးများနှင့်အတူကိုက်ညီမှုပြုမူလာသောအခါဤသီအိုရီအရ, သူတို့နောင်တ၏ပုံစံအတွက် dissonance တွေ့ကြုံခံစား; ဤသူတို့ရဲ့အပြုအမူတွေ၏အနုတ်လက္ခဏာအကျိုးဆက်များများအတွက်ပုဂ္ဂိုလ်ရေးတာဝန်၏ခံစားချက်များကိုနှင့်အတူတွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ လူအများစုဟာအောင်မြင်စွာဒီ dissonance လျှော့ချရန်၎င်းတို့၏အပြုအမူကိုထိန်းညှိနိုင်ကြသည်။ သို့သော်အချို့လူတွေကပြဿနာအပြုအမူတွေကိုထိန်းသိမ်းခြင်းအနေဖြင့်ထိုသို့သောအားဖြင့်မိမိတို့အ dissonance လျှော့ချ, အင်တာနက်ဆီသို့မိမိတို့၏သဘောထားကိုပြောင်းလဲနေတဲ့အားဖြင့် dissonance လျော့ကျစေနိုင်တယ်။ Chiou နှင့်ဝမ် (2007) video-game ထဲကကစားသမားတစ်နမူနာနှင့်အတူဤဖြစ်စဉ်ကိုစုံစမ်းစစ်ဆေး။ ရလဒ် video-game ထဲကကစားအတွက်မြင့်မားတဲ့ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့်အတူကစားသမားသဘောထားကို-ကွာဟမှုအပြုအမူအတွက်ထိတွေ့ဆက်ဆံဖို့လျော့နည်းများပါတယ်သော်လည်း၎င်းတို့၏အပြုအမူများအတွက်တာဝန်ရှိခံစားရသူကိုကစားသမား, အနုတ်လက္ခဏာမှအပြုသဘောကနေဗီဒီယိုဂိမ်းဆီသို့သူတို့ရဲ့သဘောထားတွေပြောင်းလဲဖို့ပိုများပါတယ်ကြောင်းထုတ်ဖော်ပြောကြားခဲ့သည်။
ကောလိပ်ကျောင်းသားများအကြားအိုဝါအပေါ်သုတေသန
လေ့လာမှုတစ်ခုအမျိုးမျိုးမြီးကောင်ပေါက်အင်တာနက်အသုံးပြုသူအများစုဖွဲ့စည်းကြောင်းအကြံပြုခဲ့ကြနှင့်ကောလိပ်ကျောင်းသားဖြစ်သောကြောင့်အင်တာနက်လွယ်ကူစွာပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်အချိန်ဇယား, သူတို့၏အပြုအမူကိုထိန်းချုပ်ပေးဖို့ဟာသူတို့ရဲ့အနိမ့်နိုင်စွမ်း (၏အိုဝါဖို့အထူးသဖြင့်အားနည်းချက်ဖြစ်ကြောင်းShaw နှင့်အမဲရောင်, 2008; ဖူ et al ။ , 2010; အော့စ et al ။ , 2014; ယန် et al ။ , 2014) ။ ထိုမှတပါး, ကောလိပ်အသက်တာ၏အစအဦးကွာတစ်အတော်လေးမြင့်မားတဲ့လူ့ဆက်ဆံရေးအပေါ်မှီခိုအားထား (မိသားစုဆက်ဆံရေးကိုသာဒါပေမယ့်လည်းသက်တူရွယ်တူများနှင့်အခြားလူမှုရေးဆက်ဆံရေးကနေအကူးအပြောင်းကာလအတွင်းကျောင်းသားတစ်ဦးဖွံ့ဖြိုးမှုဆိုင်ရာကာလဖြစ်၏ Woodhouse et al ။ , 2012) ။ ယခင်လေ့လာမှုများထိန်းအကွပ်မဲ့အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်းသည်မိသားစုဆက်သွယ်ရေးနှင့်ကြီးကြပ်မှု (တစ်ကျဆင်းဖို့နီးကပ်စွာဆက်စပ်ကြောင်းအစီရင်ခံတင်ပြကြပါပြီဗန်တွင်း Eijnden et al ။ , 2010; လျူ et al ။ , 2012) ။ ထို့ကြောင့်လူ့ဆက်ဆံရေးအတွက်ပြောင်းကုန်ပြီ (အိုဝါဖွံ့ဖြိုးဆဲ၏အန္တရာယ်မှာကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေနေရာလေ့Zhang က et al ။ , 2014).
ထို့အပြင်ခုနှစ်, ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေတရုတ်နိုင်ငံတွင်ကောလိပ်မှဝန်ခံချက်ရဖို့ရန်တိကျခိုင်မာစွာစာမေးပွဲများတစ်စီးရီးရှောက်သွားနှင့်ပုံမှန်အားအကြီးတန်းအထက်တန်းကျောင်းစဉ်အတွင်း Self-ရောင်ပြန်ဟပ်မှုတို့အတွက်မလုံလောက်သောအချိန်ရှိရမည်။ ကောလိပ်ကျောင်းဘဝနှငျ့ရငျဆိုငျရသောအခါထို့ကြောင့်, လေ့လာမှုနှင့်လူ့ကျွမ်းကျင်မှုသူတို့ရဲ့မရှိခြင်း (ထိုသူတို့ရှုပ်ထွေးခံစားရစေခြင်းငှါni et al ။ , 2009) ။ (ထို့ပြင်ကြိုးမဲ့ကိရိယာတစ်ခုအကွာအဝေးကတဆင့်အပေါများအပန်းဖြေအချိန်နှင့်န့်အသတ်အင်တာနက်ရှိနေသော်ငြားလည်း, ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေအွန်လိုင်းအချိန်ပမာဏဖြုန်းဖို့လေ့, ထို့ကြောင့်ဒီထူးခြားတဲ့ကာလအတွင်းအိုဝါ၏ရောဂါလက္ခဏာများကိုခံစားရန်အလွန်များပါတယ်Chen က 2012) ။ အိုဝါများအတွက်ကြိုတင်ကာကွယ်ခြင်းနှင့် Interventional မဟာဗျူဟာများကိုတစ်ရေတိုရေရှည် longitudinal လေ့လာမှုကောလိပ်မှာပထမဦးဆုံးစာသင်ချိန်အတွင်းကောက်ယူခဲ့သည်။
အဆိုပါလက်ရှိလေ့လာ
များစွာသောသုတေသီများအိုဝါနှင့် NMC အကြားဆက်ဆံရေးစုံစမ်းစစ်ဆေးခဲ့ကြပေမယ့်အများစု cross-section ချဉ်းကပ်မွေးစားပြီ အရှင်ဤနှစ်ခု variable တွေကိုအကြားအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးမျိုးဖော်ထုတ် (ခက်ခဲသည်ယောသပ်သည် et al ။ , 2016) ။ ထို့အပြင်ခုနှစ်, အိုဝါဖွံ့ဖြိုးဆဲကြောငျးသားမြား၏ဖြစ်နိုင်ခြေကောလိပ်ရဲ့အစမှာသိသိသာသာမြင့်မားပေမယ့် (လီများနှင့် Liang, 2007; ni et al ။ , 2009), ယခင်လေ့လာမှုများ၏သင်တန်းသားများကိုပုံမှန်အားဖြင့်သူတို့ရဲ့ပထမဦးဆုံးစာသင်ကျောင်းသားများလျော့နည်းမကြာခဏပါဝင်လျက်ရှိအတူအားလုံးအသက်အရွယ်မရွေးကောလိပ်ကျောင်းသားများကိုခဲ့ကြပြီ။ ထို့ကြောင့်လက်ရှိလေ့လာမှုကသူတို့ကောလိပ်ကျောင်းအသက်တာ၏ပထမဦးဆုံးစာသင်ချိန်အတွင်းကောလိပ်ကျောင်းသားများအကြားအိုဝါနှင့် NMC အကြားဆက်ဆံရေးစူးစမ်းလေ့လာမယ့် Cross-ကြံ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချမှတ်ခဲ့သေးသည်။ ယခင်သီအိုရီနှင့်လက်တွေ့လေ့လာမှုများအရတစ်ဦးအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးဟာအဲဒီနှစျခု variable တွေကိုအကြားတည်ရှိနေပေမည်။ ထို့ကွောငျ့ကြှနျုပျတို့တစ်ဦးအပြန်အလှန်မော်ဒယ် (ပုံအဆိုပြုထား 2) နှင့်အဲဒီနှစျခု variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေးကိုရည်မှတ်သုံးယူဆချက်စမ်းသပ်စစ်ဆေးပါတယ်။
ပုံ 2 ။ ယူဆချက်မော်ဒယ်။
H1 ။ အပြုသဘောနှင့်သိသာထင်ရှားသော Cross-ကြံ့လမ်းကြောင်း် IA ကနေ NMC မှမတည်ရှိခြင်း, NMC တရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေအကြားအိုဝါ၏ထိရောက်သောခန့်မှန်းသည်။
H2 ။ အိုဝါကနေ NMC မှအဆိုပါ Cross-ကြံ့လမ်းကြောင်းသိသိသာသာအဆင့်အထိရောက်ရှိရန်နှင့်အိုဝါ၏အဆင့်အကျိုးဆက်ဆိုးရွားစွာ NMC သက်ရောက်သည်။
H3 ။ အိုဝါနှင့် NMC အကြားဆက်ဆံရေးယေဘုယျအားဖြင့်ယောက်ျားနှင့်မိန်းမဦးကိုဖြတ်ပြီးလျှောက်ထားနိုင်ပါသည်။
ကုန်ကြမ်းနှင့်နည်းစနစ်များ
သင်တန်းသားများကို
ပါဝင်မှုများအတွက်ရရှိနိုင်ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေ၏ကနဦးအရေအတွက်ကိုရှန်ဒေါင်းပြည်နယ်, တရုတ်နှစ်ခုမြို့ကြီးများ (အမည်ရ Jinan နှင့် Heze) တွင်တည်ရှိသောနှစ်ခုကောလိပ်များအတွက်စာရင်းသွင်းခံခဲ့ရသည်အားလုံးအဘယ်သူကို၏ 300 သင်တန်းသားများ, ဖြစ်ခဲ့သည်။ ဒေတာကို collection များကို (T2015) 1 လကြာပြီးနောက် (T2), 2 ၏အစောပိုင်းစက်တင်ဘာလ (T4) တွင်ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်, ပြီးတော့ 3 လကြာပြီးနောက်ခဲ့ကြသည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏ပထမလှိုင်းမှာဤ 300 ကျောင်းသားများကိုအပေါငျးတို့သတိုင်းတာခြင်းပြီးစီးခဲ့သည်။ သို့သော်နောက်ဆက်တွဲလှိုင်းတံပိုးမှာဤ 87 ကျောင်းသား 300 တစ်ဝက်တစ်ပျက်နုတ်ထွက်သွားကြသည်။ ပါဝင်မှုမရှိခြင်းမရှိခြင်းသို့မဟုတ်အနာရောဂါ (71.00% ပါဝင်မှုနှုန်းသည်) ကြောင့်ဖြစ်ခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်, 213 ကျောင်းသားများကို (104 ထံမှ 109 နှစ်ပေါင်းအထိအသက်အရွယ်နှင့်အတူ, (17 အထီးနှင့်အ 21 အမျိုးသမီး) နောက်ဆုံးဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာများအတွက်ကျန်ရစ်M = 18.87 နှစ်, SD = 0.76 နှစ်) ။ တစ်ဝက်တစ်ပျက် (87 ကျောင်းသားများ) နုတ်ထွက်တဲ့သူကြောငျးသားမြား၏ဒေတာကဒီလေ့လာမှုတွင်ပါဝင်သောယင်း variable တွေကိုမဆိုရိုသေလေးစားမှုနှင့်အတူ (213 ကျောင်းသားများ) နုတ်ထွက်ဘူးသောသူတို့က, တစ်စီးရီးထဲကနေကွဲပြားရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန်အလို့ငှာ t-tests ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏ပထမလှိုင်းမှာစုဆောင်းဒေတာကို အသုံးပြု. ကောက်ယူကြသည် ဟူ. ၎င်း, ဤအဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်း၏အဘယ်သူအားမျှသိသာခဲ့ကြသည်။ ဤအသင်တန်းသားများအားလုံးအင်တာနက်ကိုအတှေ့အကွုံခဲ့ရပြီးဤလေ့လာမှုတွင်ထည့်သွင်းခဲ့ကြသည်။ သင်တန်းသားများကို (5.59 နှစ်ပေါင်းပျမ်းမျှအဘို့အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခဲ့ဖူးSD သူတို့ရဲ့ကောလိပ်အသက်တာ၏အစအဦးမှာ = 2.06) ။ ပြန်ကြားရေးကျောင်းသားများကို '' မှတ်ပုံတင်နေထိုင်ရာအပေါ်စုဆောင်းခဲ့သည်: 43.19% မြို့ကြီးများတွင်အသက်ရှင် 35.68% မြို့များတွင်နေထိုင်ခဲ့နှင့် 21.13% ကျေးရွာများတွင်နေထိုင်ခဲ့ကြသည်။ သူတို့ကောလိပ်ကျောင်းထဲသို့ဝင်သောအခါအပွငျ, ဖိုင်တစ်ဖိုင် (ဤဖိုင်များကို၎င်းတို့၏အခြေခံအချက်အလက်များအဖြစ်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာကျန်းမာရေးအဆင့်အတန်းပါဝင်သည်) ကျောင်းသားတစ်ဦးစီအဘို့တည်ထောင်ခဲ့ပါသည်။ ဖိုင်တွေကိုအလိုအရ, သင်တန်းသားများကိုအဘယ်သူအားမျှမဆိုစိတ်ရောဂါသို့မဟုတ်အာရုံကြောချို့ယွင်းရှိသည်။ ဒီလေ့လာမှုကအားလုံးပါဝင်သူများအနေဖြင့်စာဖြင့်ရေးသားအသိပေးထားသောသဘောတူခွင့်ပြုချက်နှင့်အတူရှန်ဒေါင်းပုံမှန်တက္ကသိုလ်ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များနှင့်ဟယ်လ်စင်ကီ၏ကြေညာစာတမ်း၏ထောက်ခံချက်များနှင့်အညီဆောင်ရွက်ရမည်ခဲ့သည်။ အဆိုပါ protocol ကိုရှန်ဒေါင်းပုံမှန်တက္ကသိုလ်များ၏လူ့သုတေသနကျင့်ဝတ်ကော်မတီကအတည်ပြုခဲ့ပါတယ်။
တူရိယာ
အင်တာနက်ကိုစွဲလမ်းမှု
လက်ရှိလေ့လာမှု CIAS-R ကို (ပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသောတရုတ်အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုစကေးမွေးစား; Bai နှင့်ဝါသနာရှင်, 2005) ။ compulsive အသုံးပြုခြင်းနှင့်ဆုတ်ခွာ (ဥပမာ, "ငါအင်တာနက်မလိုဘဲအချိန်တစ်ကာလအတွင်းစိတ်ဓာတ်ကျခံစားရသည်"), သည်းခံစိတ် (ဥပမာ, "ငါသည်ကိုယ်အလိုအလျောက်တိုးမြှင့်ပမာဏဖြုန်းဖို့ရှိခြင်းကိုရှာဖွေ: အဆိုပါ CIAS-R ကိုလေးအချက်များသို့ခွဲခြားနိုင်ပါသည်ကြောင့် 19 ပစ္စည်းများပါဝင်သည် ကျေနပ်မှုခံစားရအွန်လိုင်းအချိန် "), အချိန်စီမံခန့်ခွဲမှုပြဿနာများ (ဥပမာ" ကျွန်မစာသင်သို့မဟုတ်အလုပ်စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသောကြောင့်ငါ၏အကိုအင်တာနက်အသုံးပြုမှုဆိုးရွားသောသက်ရောက်မှုများကြုံတွေ့နေကြရသည် ") နှင့်လူ့နှင့်ကျန်းမာရေးပြဿနာများ (ဥပမာ" ကျွန်မပိုပြီးအချိန်ရှိသည်ငါ့အိပ်ပျော်နေတဲ့အချိန်လျှော့ချ အွန်လိုင်း ") ။ တစ်ခုချင်းစီကိုတုန့်ပြန် 4 (ထံမှအထိရမှတ်များနှင့်အတူတစ် 1-အမှတ် Likert-type အမျိုးအစားစကေးအပေါ်တိုင်းတာခဲ့သည်မဟုတ်မှာအားလုံးစစ်မှန်တဲ့) (4 မှအမြဲစစ်မှန်တဲ့) ။ ထို့ကြောင့်, ပိုမိုမြင့်မားယုတ်ရမှတ်် IA ၏မြင့်မားသောအဆင့်အတန်းကိုကိုယ်စားပြုတယ်။ အဆိုပါစကေးတရုတ်ကောလိပ်ကျောင်းသားများအပေါ်မကြာသေးမီကလေ့လာမှုများအတွက်လျှောက်ထားနှင့်မြင့်မားသောယုံကြည်စိတ်ချရနှင့်တရားဝင်မှု (သရုပ်ပြခဲ့ပြီးTian et al ။ , 2015) ။ ပစ္စုပ္ပန်လေ့လာမှုမှာစကေးများအတွက် alpha ကိန်း T0.92 မှာ T1 မှာ 0.95, T2 မှာ 0.91 နှင့် 3 ခဲ့ကြသည်။
network-Related Maladaptive သိမှတ်ခံစားမှု
ဒီလေ့လာမှုက Liang တို့ကပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသော၎င်းကွန်ယက်-related Maladaptive သိမှတ်ခံစားမှုစကေးမွေးစား; မူရင်းစကေး Davis က (အဆိုပြုသည့်သိမြင်-အပြုအမူမော်ဒယ်များ၏အခြေခံပေါ်မှာတီထွင်ခဲ့သောအွန်လိုင်းသိမှတ်ခံစားမှုစကေးခဲ့သည်Tian et al ။ , 2015) ။ အင်တာနက်ကိုနှစ်သိမ့်ငါအင်တာနက်ပေါ်ရှိဖြစ်ကြောင်းကိုလိုက်တဲ့အခါ (ဥပမာ, "ငါ '' စစ်မှန်သောအသက်တာ၌ထက်အွန်လိုင်းကိုပိုပြီးလေးစားမှုကိုရရှိ" '), "ဥပမာ (ချင်တဲ့ဒေါသစိတ်နဲ့ထိန်းချုပ်လျော့မကြာခဏကျွန်မ: အဆိုပါပြန်လည်ပြင်ဆင်စကေးသုံးအချက်များသို့ခွဲခြားနိုင်ပါသည်ကြောင့် 14 ပစ္စည်းများပါဝင်သည် အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်း) ငါပြုရမည်အမှုအရာအကြောင်းကိုမေ့လျော့ပေမယ့်တကယ် "လုပ်ချင်ပါဘူးတဲ့နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်" ဥပမာ () နှင့်အာရုံ ' "အလုအယက်' သို့မဟုတ်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာမြင့်မားတဲ့တစျမြိုးခံစားရသည်။ သင်တန်းသားများကို 5 (ထံမှအထိရမှတ်များနှင့်အတူစီကြေညာချက်တစ် 1-အမှတ် Likert-type အမျိုးအစားစကေးအပေါ်ဘယ်လောက်စစ်မှန်တဲ့ ratedမဟုတ်မှာအားလုံးစစ်မှန်တဲ့) (5 မှအမြဲစစ်မှန်တဲ့) ။ ထို့ကွောငျ့အမြင့်မားတဲ့အတောအတွင်းရမှတ်များကအင်တာနက်အသုံးပြုမှုနှင့် ပတ်သက်. NMC ၏အဆင့်မြင့်ကိုယ်စားပြုသည်။ အဆိုပါစကေး (တရုတ်ကောလိပ်ကျောင်းသားများအပေါ်ယခင်လေ့လာမှုများအတွက်လျှောက်ထားခဲ့ပြီးTian et al ။ , 2015, 2017) ။ လက်ရှိလေ့လာမှုမှာစကေးများအတွက် alpha ကိန်း T0.87 မှာ T1 မှာ 0.90, T2 မှာ 0.90 နှင့် 3 ခဲ့ကြသည်။
စာရင်းအင်းအားသုံးသပ်ခြင်း
ဒီလေ့လာမှုမှာကျနော်တို့ (တရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်အတွက်အိုဝါနှင့် NMC အကြား unidirectional နှင့် bidirectional ဆက်ဆံရေးဆန်းစစ်ဖို့အပြည့်အဝ Cross-ကြံ့ panel ကဒီဇိုင်းအလုပ်ဗန်ရာသီ et al ။ , 2012) ။ အထွေထွေမော်ဒယ်အိုဝါနှင့် NMC T1 မှာ T2 နှင့် T3 ၏အတိုင်းအတာများပါဝင်သည်။ ကျနော်တို့နှစ်ဦးကို variable တွေကိုအကြားဖြစ်နိုင်သောယန္တရားများကိုယ်စားပြုလေးမော်ဒယ်များအဆိုပြုထားနှင့်စမ်းသပ်စစ်ဆေးပါတယ်။ ပထမဦးစွာကျွန်တော်တစ်ဦး "တည်ငြိမ်မှုမော်ဒယ်" (မော်ဒယ် 1, ပုံအဆိုပြုထား 3) သာ Cross-အချိန်တည်ငြိမ်မှုသက်ရောက်မှုပါဝင်သည်သော။ ဒုတိယအချက်မှာတစ်သိမြင်-အပြုအမူမော်ဒယ် (မော်ဒယ် 2, ပုံ 3) တစ်ကြိမ်မှာ NMC အောက်ပါအချိန်အမှတ်မှာအိုဝါကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းရှိမရှိဆန်းစစ်ဖို့အဆိုပြုခဲ့ပါတယ်။ တတိယအချက်ကျွန်တော်တစ်ဦး "အမူအကျင့်-သိမြင်မော်ဒယ်" (မော်ဒယ် 3, ပုံအဆိုပြုထား 3) တစ်ကြိမ်မှာအိုဝါအောက်ပါအချိန်အမှတ်မှာ NMC ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းရှိမရှိဆန်းစစ်ရန်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့ကျွန်တော်တစ်ဦး "အပြန်အလှန်-causation မော်ဒယ်" (မော်ဒယ် 4, ပုံအဆိုပြုထား 3) ထိုအိုဝါနှင့် NMC အကြားအပြန်အလှန်သြဇာလွှမ်းမိုးမှုစူးစမ်း။ ထို့အပြင်ခုနှစ်, ကျားမအပေါ်အခြေခံသောဖြတ် Cross-ကြံ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှစ်ခု key ကို variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေးယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းအကြားကွဲပြားရှိမရှိဆန်းစစ်ဖို့ကောက်ယူခဲ့သည်။
ပုံ 3 ။ Cross-ကြံ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကနေရလာဒ်။ single-arrowed လိုင်းများလမ်းကြောင်းကိုကိန်းနှင့်ကို double-arrowed လိုင်းများ covariances ကိုယ်စားပြုကိုယ်စားပြုသည်။ dashed လိုင်းများ Non-သိသိသာသာကိန်းညွှန်ပြခြင်း, အစိုင်အခဲလိုင်းများသိသိသာသာကိန်းဖော်ပြသည်။ ***ကိန်း 0.001 အဆင့်မှာသိသိသာသာပင်ဖြစ်သည်ညွှန်ပြ, **ကိန်း 0.01 အဆင့်မှာသိသိသာသာပင်ဖြစ်သည်ညွှန်ပြခြင်း, *ကိန်း 0.05 အဆင့်မှာသိသိသာသာပင်ဖြစ်သည်ဖော်ပြသည်။
ငုပ်လျှိုးနေ variable တွေကိုနှင့်အတူဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံညီမျှခြင်းမော်ဒယ်လ်ဒီလေ့လာမှုအတွက်ယူဆချက်မော်ဒယ်စမ်းသပ်ဖို့အလုပ်ခန့်ခဲ့ပါတယ်။ ၏ထောက်ခံချက်နှင့်အညီ Holbert နှင့် Stephenson က (2002), မော်ဒယ်မထိုက်မတန်၏ကောင်းမြတ်ခြင်းညွှန်းကိန်းအမျိုးမျိုးသုံးပြီးအကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ အဆိုပါχ2 လွတ်လပ်မှုဒီဂရီနှင့်အတူခန့်မှန်းနေဆဲကွဲပြားခြားနားသောမော်ဒယ်များကိုဖြတ်ပြီးနှိုင်းယှဉ်ဖျော်ဖြေ၏အမြားဆုံးအသုံးနည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ χအကြားအချိုး2 နှင့်လွတ်လပ်မှုဒီဂရီကောင်းတစ်ဦးမထိုက်မတန်နှင့်အတူမော်ဒယ်အဘို့အ 5 ထက်မပိုသင့်ပါတယ်။ ထို့အပြင်ကျွန်ုပ်တို့သည် Tucker-Lewis ကအညွှန်းကိန်း (TLI) နှင့်အမြစ်နှင့်အတူနှိုင်းယှဉ်ထိုက်မတန်အညွှန်းကိန်း (CFI) အကြမ်းဖျင်း (RMSEA) ၏တစ်စတုရန်းအမှားဆိုလိုသတင်းထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် 0.95 သို့မဟုတ်မြင့်မား၏ CFI နှင့် TLI တန်ဖိုးများကိုအကောင်းမထိုက်မတန်ရောင်ပြန်ဟပ်ခြင်းနှင့် RMSEA 0.06 နှင့် 0.06 အကြားတန်ဖိုးများ (ကောင်းသောမထိုက်မတန်ညွှန်ပြသော်လည်း 0.08, အလွန်အစွမ်းထက်တဲ့မထိုက်မတန်ညွှန်ပြထက်နိမ့်တန်ဖိုးထားယွမ် et al ။ , 2014) ။ ထို့အပြင်χ2 ခြားနားချက်၏စမ်းသပ်မှု (Δχ2) ကိုအသိုက်မော်ဒယ်များ၏မထိုက်မတန်နှိုင်းယှဉ်ဖို့အသုံးပြုခဲ့သည်။ တစ်ဦးက Non-သိသိသာသာΔχ2 စမ်းသပ်မှုသိသိသာသာΔχသော်လည်း, နှစ်ခုမော်ဒယ်များဒေတာတစ်ခုတန်းတူမထိုက်မတန်ပေးကွောငျးဖျောပွသ2 (ထိုနည်းသောအကျပ်ကိုင်မော်ဒယ်ထိန်းသိမ်းထားသင့်ကြောင်းအကြံပြုTian et al ။ , 2017).
ရလဒ်များ
ဖော်ပြရန်အားသုံးသပ်ခြင်း
ဒီလေ့လာမှုအတွက်သော့ချက် variable တွေကို၏နည်းလမ်းနှင့်စံသွေဖီစားပွဲတင်အတွက်တင်ပြကြသည် 1။ ထပ်ခါတစ်လဲလဲအစီအမံ ANOVA သင်တန်းသားများကို '' အိုဝါအပေါ်ကျားနှင့်တိုင်းတာခြင်းအချိန်လွှမ်းမိုးမှုစူးစမ်းဖို့ကောက်ယူနှင့် NMC ( "ကျား, မ" တစ်ဦးအကြား-ဘာသာရပ်များ variable ကိုဖြစ်တယ်, "တိုင်းတာခြင်းကာလ" အတွင်း-ဘာသာရပ်များ variable ကိုတစ်ဦးဖြစ်ပါတယ်) ခံခဲ့ရသည်။ ရလဒ်နှစ်ခုမှီခို variable တွေကို (၏စည်းကမ်းချက်များ၌လိင်အကြားမျှသိသာထင်ရှားသောခြားနားချက်ထင်ရှားF = 0.10, p = 0.749; F = 0.02, p = 0.822) ။ အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ, အိုဝါ၏အဆင့်ကိုသိသိသာသာ (ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေအကြား T1 မှ T3 ထံမှတိုးလာF = 28.71, p <0.001) ။ a ၏ရလဒ် post ကို hoc စမ်းသပ်မှု T3 မှာတိုင်းတာ် IA ၏အဆင့် (T2 မှာများထက်သိသိသာသာပိုမိုမြင့်မားခဲ့ကြောင်းညွှန်ပြp <0.01) နှင့် T1 (p <0.001), နှင့် T2 မှာတိုင်းတာ IA ၏အဆင့် T1 မှာထက်သိသိသာသာပိုမိုမြင့်မားခဲ့သည် (p <0.001) ။ ကွဲပြားခြားနားသောအချိန်များတွင်တိုင်းတာသောအခါထို့အပြင်, မဖြစ်စလောက်သိသိသာသာကွဲပြားခြားနားမှု NMC အတွက်တည်ရှိF = 2.93, p = 0.055) ။ အဆိုပါ၏ရလဒ်များကို post ကို hoc စမ်းသပ်မှု (T3 မှာတိုင်းတာ် IA ၏အဆငျ့ T1 မှာထက်သိသိသာသာပိုမိုမြင့်မားခဲ့ကြောင်းထင်ရှားp <0.05), နှင့်မဖြစ်စလောက်သိသိသာသာကွဲပြားခြားနားမှု T1 နှင့် T2 မှာတိုင်းတာသည့်အခါ NMC အတွက်တည်ရှိp = 0.065) ။ T2 နှင့် T3 မှာတိုင်းတာသည့်အခါသို့သော်လည်းအဘယ်သူမျှမသိသိသာသာခြားနားချက် (NMC အတွက်တည်ရှိp = 0.846) ။ နှစ်ခု variable တွေကိုများတွင်ကျားမနှင့်တိုင်းတာခြင်းအချိန်အကြားအပြန်အလှန် (သိသိသာသာအဆင့်ဆင့်မရောက်နိုင်ဘူးF = 0.38, p = 0.682; F = 0.24, p = 0.791) ။
TABLE 1 ။ အိုဝါနှင့် NMC ၏ဖော်ပြရန်စာရင်းဇယား (n = 213) ။
စားပွဲတင်မှာပြထားတဲ့အတိုင်း 2, T1, T2 နှင့် T3 မှာအိုဝါနှင့် NMC အကြား bivariate ဆက်စပ်မှုအဖြစ်နှစ်ခု variable တွေကိုအကြားအားလုံး Cross-ကြံ့ဆက်စပ်မှု, အိုဝါနှင့် NMC အကြားအပြုသဘောဆောင်သည့်ဆက်ဆံရေးမျိုးအကြံပြုခြင်း, သိသာနှင့်အပြုသဘောခဲ့ကြသည်။
TABLE 2 ။ အိုဝါနှင့် NMC အကြားဆက်စပ်မှု (n = 213) ။
အိုဝါနှင့် NMC အကြား cross-ကြံ့ပေါင်းသင်းဆက်ဆံရေး
Cross-ကြံ့မော်ဒယ်တစ်ဦးကစီးရီးအိုဝါနှင့် NMC အကြားအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးဆန်းစစ်ဖို့သတ်မှတ်ထားခဲ့ပါတယ်။ ပထမဦးစွာအခြေခံမော်ဒယ် (မော်ဒယ် 1, ပုံ 3) သတ်မှတ်ထားသောခဲ့သည်; ဒီ model အတွက်အိုဝါနှင့် NMC များအတွက်တည်ငြိမ်မှုကိန်းခန့်မှန်းခဲ့ကြသည်, ဒါပေမယ့်နှစ်ခု variable တွေကိုအကြား Cross-ကြံ့သက်ရောက်မှုခန့်မှန်းမခံခဲ့ရပါ။ အဆိုပါမော်ဒယ်မထိုက်မတန်လက်ခံနိုင်ဖွယ် (စားပွဲတင်ခဲ့သည် 3) ။ ဒုတိယအချက်မှာယခင်ကပေးအပ်သိမြင်-အပြုအမူမော်ဒယ်စမ်းသပ်ဖို့, NMC ကနေအိုဝါဖို့ Cross-ကြံ့လမ်းခရီးအတွက်အခြေခံမော်ဒယ် (မော်ဒယ် 2, ပုံမှဆက်ပြောသည်ခဲ့ကြသည် 3), အရာသိသိသာသာမော်ဒယ်မထိုက်မတန်တိုးတက် (ဇယား 3) ။ အဆိုပါχ2 ခြားနားချက်များ၏စမ်းသပ်မော်ဒယ် 2 မော်ဒယ် 1 ထက် data ကိုမှပိုကောင်းတဲ့မထိုက်မတန် (Δχသရုပ်ပြကြောင်းထင်ရှား2 = 27.05, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 13.53> 6.63) (ဝမ် et al ။ , 2006) ။ မော်ဒယ် 2 အဆိုအရစံချိန်စံညွှန်းမီလမ်းကြောင်းကိုကိန်း (0.10 ခဲ့ကြသည်p = T0.309 မှာတိုင်းတာ် IA မှ T1 မှာတိုင်းတာ NMC များအတွက် 2), နှင့် 0.36 (p NMC များအတွက် <0.001) T2 မှာတိုင်းတာ IA မှ T3 မှာတိုင်းတာ။ တတိယအချက်အနေဖြင့် IA သည်တစ်ချိန်တည်းအချိန်၌ NMC ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းရှိမရှိဆန်းစစ်ရန်အတွက် IA မှ NMC သို့ဖြတ်သန်းသွားသောလမ်းကြောင်းများကိုအခြေခံပုံစံသို့ထည့်သွင်းခဲ့သည် (Model 3, Figure) 3) ။ အဆိုပါရလဒ်ကောင်းတစ်ခုမော်ဒယ်မထိုက်မတန် (စားပွဲတင်အောင်မြင်ခဲ့ကွောငျးတငျပွခဲ့သ 3) ။ အဆိုပါχ2 ခြားနားချက်များ၏စမ်းသပ်မော်ဒယ် 3 မော်ဒယ် 1 လုပ်ခဲ့တယ်ထက် data တွေကိုတစ်ဦးထက်သာလွန်မထိုက်မတန် (Δχသရုပ်ပြကြောင်းသရုပ်ပြ2 = 47.20, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 23.60> 6.63) ။ Model 3 အရစံသတ်မှတ်ထားသောလမ်းကြောင်းကိန်းများ ၀.၄၄ ဖြစ်သည်။p <0.001) IA များအတွက် T1 မှာတိုင်းတာ NMC မှ T2 မှာတိုင်းတာ NMC နှင့် 0.50 (p <0.001) IA များအတွက် T2 မှာတိုင်းတာ NMC မှ T3 မှာတိုင်းတာ NMC မှ။ ဤအချက်က IA သည်တစ်ချိန်ချိန်တွင် NMC ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုကိုအောက်ပါအချိန်ကာလတွင်ဖော်ပြခဲ့ပြီး၊ ပုံစံသို့လမ်းကြောင်းနှစ်ခုထပ်တိုးခြင်းသည်မော်ဒယ်လ်ကိုသိသိသာသာတိုးတက်စေနိုင်သည်ဟုဖော်ပြသည်။ စတုတ္ထအချက်အနေနှင့် Model 4 ကိုတည်ငြိမ်မှုမြှောက်ဖော်ကိန်းနှင့် IA နှင့် NMC အကြားခြားနားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုနှစ်ခုလုံးဖြင့်သတ်မှတ်သည် (Model 4, Figure) 3) ။ အဆိုပါမော်ဒယ်လုံလုံလောက်လောက် (စားပွဲတင်ဒေတာ fit 3) ။ သို့သော် & Models 3 နှင့် 4 အသိုက်ကို၎င်း, χနေကြတယ်2 ခြားနားချက်များ၏စမ်းသပ်Δχ (နှစ်ခုမော်ဒယ်များအညီအမျှကောင်းစွာလုပ်ဆောင်ကြောင်းညွှန်ပြ2 = 11.69, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 5.85 <6.63) ။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့် Model 4 တွင်ပြသထားသည့်အတိုင်း T1 တွင်တိုင်းတာထားသော T2 မှ IA မှတိုင်းတာသော NMC အတွက်စံသတ်မှတ်ထားသောလမ်းကြောင်းကိန်းမှအပကျန် IA နှင့် NMC အကြားရှိလမ်းကြောင်းများ၏သိသာထင်ရှားသောအဆင့်ကိုရောက်ရှိခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည်ဤလမ်းကြောင်းကိုဖျက်ပစ်။ မော်ဒယ် ၅ ကိုတီထွင်ခဲ့သည်။ ပုံစံသည်ဒေတာများလုံလောက်စွာကိုက်ညီသည် (ဇယား 3) ။ အကျိုးဆက်အားမော်ဒယ် 5 ကြောင့်အောက်ပါအကြောင်းပြချက်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာများအတွက်နောက်ဆုံးမော်ဒယ်အဖြစ်ထိန်းသိမ်းထားခံခဲ့ရပါတယ်: (1) နှစ်ခုမော်ဒယ်များအညီအမျှကောင်းစွာလုပ်ဆောင်ပေမယ့် (Δχ2 = 0.21, Δdf = 1, Δχ2/ Δdf = 0.21 <6.63), မော်ဒယ် 5 ရိုးရှင်းသောနှင့်မော်ဒယ် 4 ထက်ပိုမိုသဘောထားကွဲလွဲ, နှင့်နည်းပါးလာ parameters တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဘို့ရှေးခယျြသငျ့သညျ။ (2) χ2 ခြားနားချက်များ၏စမ်းသပ်မော်ဒယ် 5 မော်ဒယ် 3 လုပ်ခဲ့တယ်ထက် data ကိုမှပိုကောင်းတဲ့မထိုက်မတန် (Δχသရုပ်ပြကြောင်းပြသ2 = 11.48, Δdf = 1, Δχ2/ Δdf = 11.48> 6.63), နှင့်စံလမ်းကြောင်းကိန်းက 0.25 (p NMC များအတွက် <0.001) T2 မှာတိုင်းတာ IA မှ T3 မှာတိုင်းတာ။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ T2 တွင်တိုင်းတာသော NMC သည် IA ကို T3 တွင်တိုင်းတာနိုင်သည်ဟုခန့်မှန်းနိုင်သည်။
TABLE 3 ။ ကွဲပြားခြားနားသောမော်ဒယ်များအကြားနှိုင်းယှဉ်။
ကျားကွာခြားချက်များ
အိုဝါနှင့် NMC အကြား Cross-ကြံ့ဆက်ဆံရေးယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းကိုဖြတ်ပြီးကွာခြားခြင်းရှိမရှိစုံစမ်းစစ်ဆေးရန်, ကျွန်တော်တစ်ဦးဖြတ်ဆန်းစစ်ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ကျနော်တို့ပထမဦးဆုံးယောက်ျားအဘို့မထိုက်မတန်မော်ဒယ် (M ခန့်မှန်းအထီး) နှင့်အမျိုးသမီး (Mအမြိုးသမီး) သီးခြားစီ, နှင့်မထိုက်မတန်ညွှန်းကိန်း (နှစ်ဦးစလုံး subsamples များအတွက်လုံလောက်သောခဲ့ကြသည်ဇယား 4) ။ တိုင်းတာခြင်းလျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလိုထို့နောက်နှစ်ဦးစလုံး variable တွေကိုယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းဘို့တူညီတိုင်းတာခဲ့ကြသည်ရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန်စမ်းသပ်ပြီးခဲ့သည်။ အဆိုပါအပြည့်အဝ unconstrained တိုင်းတာခြင်းမော်ဒယ် (M ခုနှစ်တွင်1), အားလုံး parameters တွေကိုနှစ်ခုအုပ်စုများကိုဖြတ်ပြီးကွဲပြားခွင့်ပြုပေးခဲ့သည်။ မထိုက်မတန်အောင်မြင်ခဲ့ပါသည်အနေနဲ့လက်ခံနိုင်ဖွယ်ပုံစံနှင့်အပြည့်အဝသတ်တိုင်းတာခြင်းမော်ဒယ် (M2) ထို့နောက်အားလုံး parameters တွေကိုနှစ်ခုအုပ်စုများအတွက်တူညီ fixed ခဲ့ကြသည်သောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်; စံပြလုံလုံလောက်လောက် (စားပွဲတင်ဒေတာ fit 4) ။ အဆိုပါχ2 ခြားနားချက်များ၏စမ်းသပ်Δχ (နှစ်ခုမော်ဒယ်များအညီအမျှကောင်းစွာလုပ်ဆောင်ကြောင်းညွှန်ပြ2 = 6.50, Δdf = 15, p = 0.970) ။
TABLE 4 ။ ယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းကိုဖြတ်ပြီးဖြတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။
လေ့လာမှု၏ဤအပိုငျး၏သုတေသနရည်ရွယ်ချက်မှာဖြေရှင်းရန်ကျနော်တို့ကောလိပ်ကျောင်းသားများ၏ကျားသည်နှင့်အညီတစ်ဦးဖြတ် Cross-ကြံ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြုလုပ်ခဲ့သည်။ တည်ငြိမ်မှုကိန်း Cross-ကြံ့လမ်းကြောင်းကိုကိန်းနှင့်အိုဝါနှင့် NMC အကြား covariances: သုံး parameters တွေကိုသူတို့လိင်အကြားကွဲပြားရှိမရှိဆန်းစစ်ရန်စမ်းသပ်ပြီးခဲ့ကြသည်။ တစ်ဦးကသတ်မော်ဒယ် (M3) အားလုံးသုံး parameters တွေကိုနှစ်ခုအုပ်စုများကိုဖြတ်ပြီးတူညီခဲ့ကြသည်ရသောသတ်မှတ်ထားသောခဲ့သည်; ဒီမော်ဒယ်တစ်ဦးကျေနပ်မော်ဒယ်မထိုက်မတန် (စားပွဲတင်အောင်မြင် 4) ။ အဆိုပါχ2 ခြားနားချက်၏စမ်းသပ်မှုဒီမော်ဒယ်အဖြစ်လုံလောက်စွာအပြည့်အဝ unconstrained မော်ဒယ် (Δχအဖြစ် data ကို fit ကြောင်းညွှန်ပြ2 = 1.78, Δdf = 7, p = 0.996), လမ်းခရီး၏ခြုံငုံပုံစံယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းကြားကလျော့ပါးသွားမည်ဖြစ်သလိုခဲ့ကြောင်းညွှန်ပြ။
ဆွေးနွေးမှု
ဒီလေ့လာမှုကတရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေအကြားအိုဝါနှင့် NMC အကြားအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးဟာစူးစမ်းလေ့လာမယ့် Cross-ကြံ့ panel ကိုစစ်တမ်းပို့ချအခိုင်အမာ။ အဆိုပါသိမြင်-အပြုအမူမော်ဒယ်၏အဆိုအရ (Davis က, 2001), တစ်ဦးအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးဟာနှစ်ခု variable တွေကိုအကြားတည်ရှိနေစေခြင်းငှါ, NMC ် IA တစ်ဦးဖြစ်နိုင်ဖွယ်ခန့်မှန်းသည်။ သို့သော်ဤအယူအဆအပြည့်အဝထောက်ခံမခံခဲ့ရပါဘူး။ လေ့လာမှုရဲ့ပထမဦးဆုံး 2 လအတွင်းကျနော်တို့အိုဝါအပေါ် NMC မရှိကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်အကျိုးသက်ရောက်မှုလေ့လာတွေ့ရှိ; ဤ (ယခင်လေ့လာမှု၏ရလဒ်များကိုနှင့်အတူတသမတ်တည်းမဖြစ်Tian et al ။ , 2015) ။ အထူးသ NMC ် IA ၏မျိုးဆက်များအတွက်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအခွအေနေဖြစ်ဖို့မပုံပေါ်ပါတယ်။ ဤရလဒ်သည်လက်ရှိလေ့လာမှုအတွက်သင်တန်းသားများကိုဖွယ်ရှိဆက်စပ်ဖြစ်ပါတယ်။ "။ Gaokao" ဟုအဆိုပါစစ်တမ်း၏သင်တန်းသားများကိုမကြာသေးမီကတင်းကျပ်ဝင်ပေါက်စာမေးပွဲ, အမည်ရပြီးစီးခဲ့သောတရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေခဲ့ကြသည်ကောလိပ်မှဝန်ခံချက်ရဖို့ရန်ဒီလေ့လာမှုမှာ, ကျောင်းသားများကို၎င်းတို့၏မူလတန်းနှင့်အလယ်တန်းပညာရေးလျှောက်လုံးကြီးမြတ်အားထုတ်မှုကွိုးစားအားထုရမည်, အကျိုးဆက်တို့ကိုအနည်းငယ်ကအင်တာနက်သုံးစွဲဖို့လုံလောက်သောအချိန်ရှိသည် (လီများနှင့် Liang, 2007) ။ သင်တန်းသားများကိုကောလိပ်အတွက်စာရင်းသွင်းသည့်အခါထိုကွောငျ့, NMC ရဲ့အဆငျ့် IA ၏မျိုးဆက်အပေါ်သိသိသာသာသြဇာလွှမ်းမိုးမှုတားဆီးကြလိမ့်မယ်အရာ, နိမ့်ဆုံးဖြစ်ခဲ့သည်။ ကောလိပ်ကာလအတွင်းမြောက်မြားစွာကိုအခြားအချက်များကလူကိုအင်တာနက်စွဲဖြစ်လာစေနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်, အင်တာနက်ကိုပေး Non-နှုတ်နှင့်လူဦးရေအချိုးအစားတွေကိုအမည်ဝှက်နှင့်မရှိခြင်း (စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဒုက္ခဆင်းရဲကနေကျောင်းသားတွေဟာ '' ကောင်းစွာဖြစ်ခြင်းသည်၎င်း၏ပူဇော်သက္ကာကိုကယ်ဆယ်ရေးမှတဆင့်အကျိုးရှိနိုင်ပါတယ်Caplan နှင့် Turner, 2007) နှင့်လူမှုရေးအထောက်အပံ့နှင့် Self-လေးစားမှု၏သဘောထားအမြင်တိုးမြှင့် (Kraut et al ။ , 2002), အဖြစ်လူ့ဆက်ဆံရေး၏အကွာအဝေးကိုတိုးချဲ့ (Cotten, 2008) ။ ထို့အပြင်ခုနှစ်, ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးစရိုက်များကိုဤကာလအတွင်းအိုဝါ၏မျိုးဆက်အတွက်အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှနိုင်ပါတယ် (သူ Mike et al ။ , 2014) ။ ယခင်ကဖော်ပြခဲ့တဲ့အဖြစ်ဥပမာ, မြင့်သောအားထုတ်မှုထိန်းချုပ်မှုစွမ်းရည်နှင့်အတူလူ, အင်တာနက်နှင့်အတူစုံစမ်းသွေးဆောင်ခြင်းကိုခံသည့်အခါထကြွလွယ်သောလုပ်ရပ်များနှိပ်ကွပ်မှာပိုပြီးထိရောက်ရှိကြ၏။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်မြင့်မားအာရုံ-ရှာကြံအဆင့်ဆင့်နှင့်အတူလူ (စွဲလမ်းအပြုအမူတွေဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ပိုပြီးကျရောက်နေတဲ့ခဲ့ကြသည်Zhang က et al ။ , 2015) ။ သို့သော် (တရုတ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေ၏ပညာရေးဆိုင်ရာစိတ်ဖိစီးမှုကောလိပ်ဝင်ပြီးနောက်သိသိသာသာလျော့နည်းသွား, သူတို့အင်တာနက်ကိုသုံးစွဲဖို့အချိန်ပိုမိုခဲ့လီများနှင့် Liang, 2007) ။ ထို့ကြောင့်သူတို့ကတဖြည်းဖြည်းအကျိုးဆက်ဟာသူတို့ရဲ့အိုဝါအဆင့်ကိုထိခိုက်ထားတဲ့သူတို့ရဲ့ကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံများသို့မဟုတ်ရွယ်တူလဲလှယ်နှငျ့ပတျသကျသောအတွေ့အကြုံများမှတဆင့်အင်တာနက်ကိုဆီသို့အမျိုးမျိုးသောသိမြင်တုံ့ပြန်မှု, (ဖွံ့ဖြိုးပြီးခဲ့ကြပေမည်ဝမ် et al ။ , 2015).
အဆိုပါသိမြင်-အပြုအမူမော်ဒယ်၏အဆိုအရ (Davis က, 2001), အိုဝါ NMC အပေါ်အပျက်သဘောဆောင်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင် (Caplan, 2010) ။ သို့သော်အနည်းငယ်ပင်ကိုယ်မူလလေ့လာမှုများကဒီအယူအဆစမ်းသပ်ဖို့ကောက်ယူခဲ့ကြနှင့်အနည်းငယ်သုတေသီများကဒီဖြစ်စဉ်ကိုရှင်းပြဖို့သီအိုရီအဆိုပြုခဲ့ကြသည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေလက်ရှိလေ့လာမှု၏ပင်ကိုယ်မူလသက်သေအထောက်အထား NMC ၏မျိုးဆက်နှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးနှစ်ဦးစလုံးထိခိုက်နိုင်သောအိုဝါ NMC နှင့်အတူ၎င်း၏ဆက်ဆံရေးအတွက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ကိုဦးစားပေးခဲ့ကြောင်းအကြံပြုထားသည်။ တချို့ကသုတေသီများတရုတ်ဆယ်ကျော်သက်တွင်အွန်လိုင်းဂိမ်းကစားအပြုအမူတွေကိုစူးစမ်းခဲ့ကြသည်။ သူတို့က (အွန်လိုင်းဂိမ်းနှင့် ပတ်သက်. ဆွေမျိုးသိမြင်မှု၏ပြောင်းလဲအပြုအမူနှင့်စဉ်းစားတွေးခေါ်အကြားရှေ့နောက်မညီကြောင့်ဖြစ်ရတဲ့အတွက်အဆင်မပြေသက်သာရာများအတွက်ထိရောက်သောနည်းလမ်းကြောင့်အွန်လိုင်းဂိမ်းကစားအပြုအမူတွေကိုသိသိသာသာအွန်လိုင်းဂိမ်းနှင့် ပတ်သက်. အခြားသောကောင်းကျိုးကိုထိခိုက်နိုင်ကြောင်းဖော်ပြခဲ့သည်ပါပြီဝမ် et al ။ , 2015) ။ ထို့ကွောငျ့ကြှနျုပျတို့သ (NMC အပေါ်အိုဝါ၏ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်-အကျိုးသက်ရောက်မှုယန္တရားဆွေးနွေးရန်အနေနဲ့ရှင်းလင်းမော်ဒယ်အဖြစ်သိမြင် dissonance သီအိုရီလျှောက်ထားCooper က, 2007) ။ ကလူရှေ့နောက်မညီသတိထားဖြစ်လာသည့်အခါကဒီသီအိုရီအရ, သူတို့သဘောထားတွေ, သညာ, ဒါမှမဟုတ်အပြုအမူတွေကပြွီးဖွငျ့ဤအတွေ့အကြုံကိုလျှော့ချရန်နှင့်ကိုက်ညီမှုပြန်လည်ကြိုးပမ်းလှုံ့ဆော်ပေးသောအီသို့မဟုတ် dissonance, တွေ့ကြုံခံစားထိုကဲ့သို့သောရှေ့နောက်မညီဖြေရှင်းပြီးသည်အထိ (က de Vries နှင့် Timmins, 2016) ။ လူအများစုဟာအောင်မြင်စွာဒီ dissonance လျှော့ချရန်၎င်းတို့၏အပြုအမူကိုထိန်းညှိပေးနိုင်ပါလိမ့်မယ်။ သို့သော်အချို့လူတွေကငါအင်တာနက်ပေါ်ရှိသည့်အခါအလုံခြုံဆုံးခံစားရ "သို့မဟုတ်" အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်းတစ်ဦးဖြစ်ပါတယ် "" ငါ '' အစစ်အမှန်ဘဝ၌ '' ထက်အွန်လိုင်းကိုပိုပြီးလေးစားမှုကိုရရှိနိုငျသညျ "ကဲ့သို့သောအကြောင်းရင်းများကို အသုံးပြု. dissonance လျှော့ချဖို့ပေါ်လာကြောင်းအပြုအမူတွေကိုအပြစ်လွတ်လေ့ ငါပြုရမည်အမှုအရာအကြောင်းကိုမေ့လျော့ပေမယ့်လုပ်ဖို့ဆန္ဒရှိကြဘူး။ "လူတွေကအင်တာနက်ကိုစွဲခံရကျိုးကြောင်းဆီလျော်ကြောင်းမိမိတို့ကိုယ်ကိုယုံကြည်ကြပါပြီအခါ, dissonance လျှော့ချခြင်းနှင့်သူတို့ပိုကောင်းတဲ့ခံစားမိနေသည်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ အခြားတူညီချိုးဖောက်မှုဖြစ်ပေါ်သည့်အခါသို့သော် dissonance အီလျှော့ချများအတွက်ထိရောက်သောနည်းလမ်း (ပြဿနာတည်းဟူသောထပ်ခါတလဲလဲခံရဖို့လေ့က de Vries နှင့် Timmins, 2016) ။ ထိုကဲ့သို့သော NMCs ကျောင်းသားများကတည်ထောင်ခဲ့ကြသည့်အခါဖြစ်ပါသည်, အင်တာနက်ရဲ့နောက်ဆက်တွဲအလွန်အကျွံသုံးစွဲခြင်း, အရာထပ်မံတိုးမြှင်အလွန်အကျွံအင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်းသည်အီ၏တူညီသောအဆင့်အထိထုတ်လုပ်မထားဘူး။ အကျဉ်းချုပ်ထဲမှာ, အိုဝါ၏မျိုးဆက်နှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးအင်တာနက်ကိုတစ် NMC နှငျ့ပတျသကျသောသံသရာနှင့်အလွန်အကျွံသုံးစွဲခြင်းကြောင့်ဖြစ်ရတဲ့သည်, အိုဝါ NMC နှင့်ဆက်ဆံရေးအတွက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ကိုဦးစားရှိပါတယ်။
ရလဒ်ယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းကြားကတံခါးသော့ကို variable တွေကိုမသိသိသာသာကွဲပြားခြားနားမှုဖော်ပြသည်။ ဤသည်များစွာသောအခြားလေ့လာမှုများ၏တွေ့ရှိချက်များနှင့်အတူကိုက်ညီမှုဖြစ်ပါသည် (Muller et al ။ , 2014) ။ ဒါကဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့သိသိသာသာကွန်ယက်ကို terminal ကိုပစ္စည်းကိရိယာများအဖြစ်၎င်းတို့၏ applications များ (ပြောင်းလဲသွားတယ်သော computing နှင့်ကွန်ရက်နည်းပညာလျင်မြန်စွာဖွံ့ဖြိုးရေး, ၏ဖြစ်နိုင်သည်ဖြစ်ပါသည်ဒံယလေသ et al ။ , 2012; သူ Mike နှင့် Zhong, 2014) ။ ဥပမာအားဖြင့်, ခေတ်ပြိုင်လူ့အဖွဲ့အစည်းမှာ, မိုဘိုင်းဖုန်းများတဖြည်းဖြည်းအင်တာနက်များ၏မူလတန်းနည်းလမ်းဖြစ်လာကြပါပြီ, ဒီလိုစျေးဝယ်ခြင်းနှင့်ရှာဖွေခြင်းကဲ့သို့လှုပ်ရှားမှုများအမျိုးမျိုး, သူတို့နှင့်အတူဖျော်ဖြေနိုင်ပါသည်။ ယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းနှစ်ဦးစလုံး (ထိုကဲ့သို့သောလှုပ်ရှားမှုများအများစုပျော်မွေ့စန်း, 2015) ။ ထို့အပြင်ဖြတ် Cross-ကြံ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၏ရလဒ်များကိုအိုဝါနှင့် NMC ကြားတွင်တွေ့ရှိခဲ့လမ်းကိုယောက်ျားနှင့်မိန်းမနှစ်ယောက်တည်းဘို့တူညီခဲ့ထုတ်ဖေါ်။ ဒါကဖြစ်ပါသည်, အိုဝါမှဦးဆောင်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်များနှစ်ဦးစလုံးလိင်အဘို့တူညီဖြစ်နိုင်ပြီး, ပစ္စုပ္ပန်လေ့လာမှု၌တည်၏နောက်ဆုံးမော်ဒယ်, အရှင်ကျယ်ပြန့် application များနှင့်တရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်များအတွက်လက်တွေ့ကျတဲ့အရေးပါမှုကိုပိုင်ဆိုင်ထားသည်။
နောက်ထပ်အိုဝါ၏အထွေထွေနှင့်ဖွံ့ဖြိုးမှုဆိုင်ရာယန္တရားကိုသိရှိနိုင်ဖို့, ကြှနျုပျတို့သညျဤလေ့လာမှုမှာတွေ့ရတဲ့ရလဒ်တွေကိုအဖြစ် Davis ကအဆိုပြုသည့်သိမြင်-အပြုအမူမော်ဒယ် (ပုံပေါ်တွင်အခြေခံတဲ့သီအိုရီမော်ဒယ်အဆိုပြုထား 4) ။ ဒီ model အဆိုအရ် IA ၏မျိုးဆက်နှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးအိုဝါနှင့် NMC ပတျသကျတဲ့သံသရာ၏ရလဒ်ပင်ဖြစ်သည်, ဤသံသရာအဓိကအားဖြင့် (အပြုအမူနှင့်စဉ်းစားတွေးခေါ်အကြားရှေ့နောက်မညီကြောင့်ဖြစ်ရတဲ့အတွက်အဆင်မပြေသဖြင့်သွေးဆောင်နေသည်က de Vries နှင့် Timmins, 2016) ။ ဒီသံသရာအဓိကအားဖြင့်အင်တာနက်အလွန်အကျွံသုံးစွဲခြင်းဖြင့်အစပြုသောကြောင့်, အမျိုးမျိုးသောနည်းလမ်းများမှတဆင့်စာသင်၏အစမှာဒီသံသရာလျော့ပါးစေရန်လိုအပ်ပေသည်။ သို့သော်ကြောင့်လူငယ်တွေကိုအင်တာနက်အင်အားကြီးအယူခံဝင်ခြင်း, လုံးဝကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေအကြားအိုဝါရှောင်ရှားခက်ခဲသည်။ သူတို့ထဲကတချို့အင်တာနက်စွဲဖြစ်လာသည့်အခါသိမြင် dissonance သီအိုရီအရနှစ်ခုနည်းလမ်းများအပြုအမူနှင့်စဉ်းစားတွေးခေါ်အကြားရှေ့နောက်မညီကြောင့်ဖြစ်ရတဲ့အတွက်အဆင်မပြေလျှော့ချဘို့တည်ရှိ။ ပထမဦးဆုံးနည်းလမ်းအွန်လိုင်းအပြုအမူပြောင်းလဲနေတဲ့ကပါဝင်ပတ်သက်, ဒုတိယနည်းလမ်းစွဲလမ်းအပြုအမူများအတွက်မျှတမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့သိမြင်ညှိပါဝငျသညျ။ ဒုတိယနည်းလမ်းမှာထငျရှားပိုမိုနှစ်သက်သည်။ ထို့ကြောင့်, ဒီ model ကသူတို့ကောလိပ်ကျောင်းနှစ်ပေါင်းအလွန်အစအဦးမှာတရုတ်ကျောင်းသားများအကြားအိုဝါများအတွက်ကာကွယ်တားဆီးရေးနှင့်ပြန်လည်ကုစားအစီအစဉ်များများအတွက်သီအိုရီထောက်ခံမှုပေးနိုငျသညျ။
ပုံ 4 ။ ပစ္စုပ္ပန်လေ့လာမှုသီအိုရီမော်ဒယ်။
ကန့်သတ်ခြင်းနှင့်အနာဂတ်ဦးတည်
ဤလေ့လာမှုအများအပြားန့်အသတ်သတိပြုရကျိုးနပ်ဖြစ်ကြသည်။ ကျနော်တို့အိုဝါ၏မျိုးဆက်နှင့်ဖွံ့ဖြိုးရေးနှင့် ပတ်သက်. တစ်သီအိုရီမော်ဒယ်အဆိုပြုထားပေမယ့်ပထမဦးစွာ, ဤမော်ဒယ်အပြည့်အဝဟာလက်ရှိလေ့လာမှုမှာအတည်ပြု, ကြှနျုပျတို့အိုဝါနှင့် NMC အကြားကိုသာအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးမျိုးအပေါ်အာရုံစူးစိုက်မရခဲ့သည်။ ထိုကဲ့သို့သောအဖြစ်နောက်ထပ်ပင်ကိုယ်မူလသုတေသနဒီ model အတည်ပြုရန်ကောက်ယူရပါမည်။ ထို့အပြင်ဤသီအိုရီမော်ဒယ်ထိုကဲ့သို့သောစိတ်လှုပ်ရှားမှုနှင့်ပြင်ပပတ်ဝန်းကျင်အဖြစ်အခြားအချက်များ၏သြဇာလွှမ်းမိုးမှုဖြေရှင်းရန်ပျက်ကွက်ခဲ့ကြပေလိမ့်မည်။ ထို့ကြောင့်, ပိုမိုခေတ်မီသီအိုရီမော်ဒယ်များဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်ဖွံ့ဖြိုးရပါမည်။ ဒုတိယအချက်မှာအိုဝါနှင့် NMC အကြားအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးဟာစူးစမ်းဖို့, ဒီလေ့လာမှုဇန်နဝါရီလ 2015 မှစက်တင်ဘာလ 2016 ကနေသုံးစစ်တမ်းများကောက်ယူ။ သို့သော်သုံးစစ်တမ်းများ၏အချိန် span အချိန်ကျော်အိုဝါအတွက်တည်ငြိမ်ပြောင်းလဲမှု detect လုပ်ဖို့သိပ်တိုတောင်းခဲ့ကြပေမည်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလမ်းကြောင်းဖြစ်နိုင်သည်ကျောင်းသားများ '' ကောလိပ်ကျောင်းဘဝတွေကိုကာလအတွင်းနောက်ဆက်တွဲကာလမှာကွဲပြားပါလိမ့်မယ်။ ထို့ကွောငျ့အကောလိပ်မှာသူတို့ရဲ့အချိန်ကျန်ရှိနှစ်ပေါင်း၌ဤကိစ္စကိုထပ်မံတူးဖော်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့ဒီလေ့လာမှုမှာကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေတစ်ဦးအဆင်ပြေနမူနာများအသုံးပြုခြင်းကြောင့်အဘဏ္ဍာရေးပါဝင်သောသတ်နှင့်လူ့အရင်းအမြစ်များလိုအပ်သောဖြစ်ခဲ့သည်။ ဒါကနမူနာရှန်ဒေါင်းပြည်နယ်, တရုတ်အတွက်တက္ကသိုလ်မှ လာ. အားလုံးအဘယ်သူကိုသာ 213 သင်တန်းသားများ, ပါဝင်ပတ်သက်။ ပြည်နယ်များအကြားစီးပွားရေးနှင့်ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာကွဲပြားခြားနားမှုကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေပါဝင်သောနှစ်ခု key ကို variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေးကိုထိခိုက်စေလိမ့်မည်။ ထို့ကြောင့်လေ့လာမှုတရုတ်၏ကွဲပြားခြားနားသောဒေသများတွင်ပါဝင်သောပိုကြီးတဲ့နမူနာနှင့်အတူပုံတူကူးယူရပါမည်။
စာရေးသူထောက်ပံ့
PH ကိုကနဦးစိတ်ကူးကိုယ်ဝန်ဆောင်ခြင်းနှင့်လက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်ပါတယ်၏အရေးအသားမှလှူဒါန်းခဲ့သည်။ PW နှင့်အပြည်ပြည်သွားသည့်အရေးပါတည်းဖြတ်မူများကိုမှလှူဒါန်းခဲ့သည်။ QL နှင့် YT ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးမြောက်ရန်ကူညီပေးခဲ့သည်။ အားလုံးစာရေးဆရာများထုတ်ဝေရန်လက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်ပါတယ်၏နောက်ဆုံး version ကိုအတည်ပြုခဲ့သည်။
ရန်ပုံငွေရှာခြင်း
ဒါဟာသုတေသနရှန်ဒေါင်းပြည်နယ် (J16YG21), ရှန်ဒေါင်းပြည်နယ် (ZX2015021), နှင့် Heze တက္ကသိုလ်မှလူ့-Society ကသိပ္ပံသုတေသနအစီအစဉ် (XY16SK09) ၏အနုပညာသိပ္ပံအစီအစဉ်၏လူ့-Society ကသိပ္ပံသုတေသနအစီအစဉ်ကထောက်ခံခဲ့သည်။
အကျိုးစီးပွားထုတ်ပြန်ချက်၏ပဋိပက္ခ
အဆိုပါစာရေးဆရာသုတေသနအကျိုးစီးပွားအလားအလာပဋိပက္ခအဖြစ်ဖြစ်ပေါ်စေမည့်မည်ဆိုစီးပွားဖြစ်သို့မဟုတ်ဘဏ္ဍာရေးဆက်ဆံရေး၏မရှိခြင်းအတွက်ကောက်ယူခဲ့ကွောငျးကိုကွားပွော။
ကိုးကား
Ahmadi, K. နှင့် Saghafi, အေ (2013) ။ အီရန်မြီးကောင်ပေါက် '' အင်တာနက်စွဲလမ်း၏စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာပရိုဖိုင်း။ Cyberpsychol ။ ပြုမူနေ။ Soc ။ Network မှ။ 16, 543-548 ။ Doi: 10.1089 / cyber.2012.0237
Ayas, တီနှင့် Horzum, ကို MB (2013) ။ စိတ်ကျရောဂါ, အထီးကျန်ဆန်, Self-လေးစားမှုနှင့်အင်တာနက်စွဲလမ်းအကြားဆက်ဆံရေး။ ပညာရေး 133, 183-190 ။
Bai, Y. နှင့်ဝါသနာရှင်, FM ရေ (2005) ။ ကောလိပ်ကျောင်းသားများအင်တာနက်မှီခိုအပေါ်တစ်ဦးကလေ့လာမှု: အထပ်မံစိစစ်တည်းဖြတ်ပြီးတိုင်းတာခြင်း၏လျှောက်ထား။ Psychol ။ dev ။ Education ။ 4, 99-104 ။ Doi: 10.3969 / j.issn.1001-4918.2005.04.019
Bessière, K. , Kiesler, အက်စ်, Kraut, R. နှင့် Boneva, BS (2008) ။ စိတ်ကျရောဂါပြောင်းလဲမှုများအပေါ်အင်တာနက်အသုံးပြုခြင်းနှင့်လူမှုရေးအရင်းအမြစ်များ effect ။ အသိပေးပါ။ Community ။ Soc ။ 11, 47-70 ။ Doi: 10.1080 / 13691180701858851
Caplan, အက်စ် (2010) ။ generalized ပြဿနာအင်တာနက်အသုံးပြုမှုသီအိုရီနှင့်တိုင်းတာခြင်း: တစ် Two-ခြေလှမ်းချဉ်းကပ်။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 26, 1089-1097 ။ Doi: 10.1016 / j.chd.2010.03.012
Caplan, SE, နှင့် Turner, JS (2007) ။ ကွန်ပျူတာကမကထပြုခဲ့နှစျသိမျ့ဆက်သွယ်ရေးအပေါ်သုတေသနသီအိုရီမြင်၏။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 23, 985-998 ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2005.08.003
Chen က SK ကို (2012) ။ အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့်ကောလိပ်ကျောင်းသားများအကြားစိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသုခချမ်းသာ: တစ်ငုပ်လျှိုးနေပရိုဖိုင်းကိုချဉ်းကပ်။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 28, 2219-2226 ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2012.06.029
Chiou, WB နှင့်ဝမ်, CS (2007) ။ ကုန်ကျစရိတ်၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေးတာဝန်နှင့်မျှတမှုများ၏အခန်းကဏ္ဍ: အွန်လိုင်းဂိမ်း၏လက်သည်းထဲကပြေးထွက်လုမြီးကောင်ပေါက် '' သွေးဆောင်သိမြင် dissonance အသုံးပြုခြင်း။ CyberPsychol ။ ပြုမူနေ။ 10, 663-670 ။ Doi: 10.1089 / cpb.2007.9972
Chuang, C. (2006) ။ လွန်ကဲကဲ multiplayer အွန်လိုင်းအခန်းကဏ္ဍ-ကစားဂိမ်း-သွေးဆောင်သိမ်းယူမှု: အင်တာနက်စွဲလမ်းတစ်လျစ်လျူရှုကျန်းမာရေးပြဿနာ။ Cyberpsychol ။ ပြုမူနေ။ 9, 451-456 ။ Doi: 10.1089 / cpb.2006.9.451
Cooper က, ဂျေ (2007) ။ သိမှု Dissonance: တစ်ဂန္ထဝင်သီအိုရီ၏ 50 နှစ်များ။ ဗြိတိန်နိုင်ငံလန်ဒန်မြို့: Sage ။
Cotten, SR (2008) ။ သုခချမ်းသာအပေါ်ကျောင်းသားများနည်းပညာအသုံးပြုမှုနှင့်သက်ရောက်မှုများ။ နယူးညွှန်။ လုံး။ စားသုံးခြင်း။ 124, 55-70 ။ Doi: 10.1002 / ss.295
ဒံယေလသည် LK ပေါလုသည်, HD, မာကု, DG နှင့်မိုက်ကယ်, G. အ (2012) ။ ကလေးများနှင့်ဆယ်ကျော်သက်များတွင်အင်တာနက်စွဲလမ်းထဲကလူနာကုသမှုသိမှု-အပြုအမူချဉ်းကပ်။ ဂျေ Clin ။ Psychol ။ 68, 1185-1195 ။ Doi: 10.1002 / jclp.21918
Davis က, RA (2001) ။ ရောဂါဗေဒအင်တာနက်အသုံးပြုမှုတစ်ဦးကသိမြင်မှုအမူအကျင့်မော်ဒယ်။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 17, 187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8
က de Vries, ဂျေနှင့် Timmins, အက်ဖ် (2016) ။ ရောင်ပြန်သူနာပြုလက်တွေ့ပြဿနာတွေနဲ့သိမြင် dissonance ၏အခန်းကဏ္ဍကို: ဆေးရုံများအတွက်တိုက်စားမှုဂရုမစိုက်။ သူနာပြု Education ။ ယနေ့တွင် 38, 5-8 ။ Doi: 10.1016 / j.nedt.2015.12.007
Festinger, အယ်လ် (1957) ။ သိမြင်မှု dissonance ၏သီအိုရီ။ Evanston, IL: Row, Peterson ။
ဖောရက်စ, CJ ဘုရင်, DL နှင့် Delfabbro, PH သည် (2016) ။ အရွယ်ရောက်သူတို့တွင်အပြဿနာ video-game ထဲကကစားအခြေခံ maladaptive သိမြင်မှု၏တိုင်းတာခြင်း။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 55, 399-405 ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2015.09.017
ဖောရက်စ, CJ ဘုရင်, DL နှင့် Delfabbro, PH သည် (2017) ။ တစ်ဦး 12 လ longitudinal လေ့လာမှု: Maladaptive သိမြင်မှုမြင့်မား-စေ့စပ်လူကြီးများအတွက်ပြဿနာဂိမ်းကစားခြင်းအတွက်အပြောင်းအလဲများကိုခန့်မှန်း။ စှဲလမျးသူ။ ပြုမူနေ။ 65, 125-130 ။ Doi: 10.1016 / j.addbeh.2016.10.013
ဖူ, KW, ချမ်း, WS, Wong, PW နှင့် yip, PS (2010) ။ အင်တာနက်စွဲ: ပျံ့နှံ့, ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းကိုတရားဝင်မှုနှင့်ဟောင်ကောင်မှာရှိတဲ့မြီးကောင်ပေါက်အကြားဆက်နွယ်နေပါသည်။ br ။ ဂျေစိတ်ရောဂါကုသမှု 196, 486-492 ။ Doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002
အော့စ, အက်ဖ်, Konstantinos, အက်စ်, Ariadni, အက်စ်, Loannis, G. အများနှင့်အော့စ, G. အ (2014) ။ ကောလိပ်ကျောင်းသားအတွက်ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးကာကွယ်ရေးစတိုင်များ, အင်တာနက်စွဲရောဂါနှင့် psychopathology အကြားဆက်ဆံရေး။ Cyberpsychol ။ ပြုမူနေ။ Soc ။ Netw ။ 17, 6722-6676 ။ Doi: 10.1089 / cyber.2014.0182
Holbert, RL နှင့် Stephenson က, MT (2002) ။ ဆက်သွယ်ရေးသိပ္ပံအတွက်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံညီမျှခြင်းမော်ဒယ်, 1995-2000 ။ Hum ။ Community ။ res ။ 28, 531–551. doi: 10.1111/j.1468-2958.2002.tb00822.x
ယောသပ်သည်က CP, ဖိလိပ္ပု, P. , Baljinder, အက်စ်, စာရာအမ်ခရစ်, ဂျေ, အန္ဒြေ, TG, et al ။ (2016) ။ compulsive အင်တာနက်အသုံးပြုခြင်းနှင့်စိတ်ကျန်းမာရေး၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု: မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်တစ်လေးနှစ်လေ့လာမှု။ dev ။ Psychol ။ 52, 272-283 ။ Doi: 10.1037 / dev0000070
Kalkan, အမ် (2012) ။ တက္ကသိုလ်ကျောင်းသားကျောင်းသူများ '' ပြဿနာအင်တာနက်အသုံးပြုမှုအပေါ်လူ့သိမြင်မှုပျက်ယွင်း၏ Products ။ ကလေးသူငယ်။ လူငယ်စားသုံးခြင်း။ ဗျာ 34, 1305-1308 ။ Doi: 10.1016 / j.childyouth.2012.03.003
Kim က, EJ, Namkoong, K. , ကူ, တီ, နှင့်ကင်မ်, SJ (2008) ။ အွန်လိုင်းဂိမ်းစွဲလမ်းနှင့်ကျူးကျော်, Self-ထိန်းချုပ်မှုနှင့် narcissistic ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးစရိုက်များအကြားဆက်ဆံရေး။ အီးယူအာရ်။ စိတ်ရောဂါကုသမှု 23, 212-218 ။ Doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010
ရှင်ဘုရင်က, DL နှင့် Delfabbro, PH သည် (2014) ။ အင်တာနက်ကဂိမ်းရောဂါ၏သိမြင်မှုစိတ်ပညာ။ Clin ။ Psychol ။ ဗျာ 34, 298-308 ။ Doi: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006
ရှင်ဘုရင်က, DL နှင့် Delfabbro, PH သည် (2016) ။ မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်များတွင်အင်တာနက်ဂိမ်းကစားရောဂါ၏သိမြင်မှု psychopathology ။ ဂျေပုံမှန်မဟုတ်သောကလေး Psychol ။ 44, 1635–1645. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
Kraut, R. , Kiesler, အက်စ်, Boneva, ခ, Cummings ကဂျေ, Helgeson, V. နှင့်ခရော, အေ (2002) ။ အင်တာနက်ကဝိရောဓိ revisited ။ ဂျေ Soc ။ ကိစ္စများ 58, 49-74 ။ Doi: 10.1111 / 1540-4560.00248
လီ, DL, Zhang က, ဒဗလျူ, ဝမ်, YH နှင့်လီ, DP (2013) ။ maladaptive သိမှတ်ခံစားမှု၏ဖြန်ဖြေအခန်းကဏ္ဍ: စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာထိန်းချုပ်မှုနှင့်မြီးကောင်ပေါက် '' ပြဿနာအင်တာနက်အသုံးပြုမှုကို Maternal ။ Psychol ။ သိပ္ပံ။ 36, 411-416 ။
လီ, အိပ်ချ်, နှင့်ဝမ်, အက်စ် (2013) ။ တရုတ်ဆယ်ကျော်သက်အကြားအွန်လိုင်းဂိမ်းစွဲလမ်းအတွက်သိမြင်ပုံပျက်၏အခန်းကဏ္ဍကို။ ကလေးသူငယ်။ လူငယ်စားသုံးခြင်း။ ဗျာ 35, 1468-1475 ။ Doi: 10.1016 / j.childyouth.2013.05.021
လီ, N. နှင့် Liang, NJ (2007) ။ တက္ကသိုလ်တွင်ဘွဲ့ကြိုသင်တန်းများ '' အင်တာနက်စွဲခြင်းရောဂါ၏သိမြင်မှုအခြေခံအုတ်မြစ်အပေါ်လေ့လာမှုတစ်ခု။ Psychol ။ သိပ္ပံ။ 30, 65-68 ။ Doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
လျူ, GC, Jen, JY, Chen က CY, ယန်း, CF, ချန်, CS, လင်း WC, et al ။ (2014) ။ အင်တာနက်ဂိမ်းကစားရောဂါအတွက်ဂိမ်းကစားခြင်း cue အာရုံအောက်မှာတုန့်ပြန်တားစီးဘို့အဦးနှောက်ကို Activation ။ Kaohsiung ဂျေ Med ။ သိပ္ပံ။ 30, 43-51 ။ Doi: 10.1016 / j.kjms.2013.08.005
လျူ, QX, ဖန်, XY, Deng, Ly နှင့် Zhang က, JT (2012) ။ Parenteadolescent ဆက်သွယ်ရေး, မိဘအင်တာနက်အသုံးပြုခြင်းနှင့်အင်တာနက်-တိကျတဲ့စံချိန်စံညွှန်းနှင့်တရုတ်ဆယ်ကျော်သက်အကြားရောဂါဗေဒအင်တာနက်အသုံးပြုခြင်း။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 28, 1269-1275 ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2012.02.010
lu, X တို့မှာနှင့် Yeo, KJ (2015) ။ မလေးရှားတက္ကသိုလ်ကျောင်းသားများအကြားရောဂါဗေဒအင်တာနက်အသုံးပြုမှုကို: အန္တရာယ်အချက်များနှင့်သိမြင်ပုံပျက်၏အခန်းကဏ္ဍကို။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 45, 235-242 ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2014.12.021
mai, Y. , Hu, ဂျေ, ယန်, Z. , Zhen, အက်စ်, ဝမ်, အက်စ်နှင့် Zhang က, ဒဗလျူ (2012) ။ တရုတ်ဆယ်ကျော်သက်အကြားရောဂါဗေဒအင်တာနက်အသုံးပြုမှုအတွက် maladaptive သိမြင်မှု၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် function ကို။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 28, 2376-2386 ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2012.07.009
သူ Mike, ZY, သူ, ဂျေ, ဒေဗောရ, MK နှင့် Pang, KC (2014) ။ အင်တာနက်စွဲလမ်းပေါ်ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးအပြုအမူတွေ၏သြဇာလွှမ်းမိုးမှုများနှင့် Self-လေးစားမှု: တရုတ်ကောလိပ်ကျောင်းသားတစ်ဦးလေ့လာမှု။ Cyberpsychol ။ ပြုမူနေ။ Soc ။ Network မှ။ 17, 104-110 ။ Doi: 10.1089 / cyber.2012.0710
သူ Mike, ZY နှင့် Zhong, ZJ (2014) ။ အထီးကျန်ခြင်း, လူမှုရေးအဆက်အသွယ်များနှင့်အင်တာနက်ကိုစွဲ: cross-ကြံ့ panel ကိုလေ့လာမှု။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 30, 164-170 ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2013.08.007
Muller, KW, Glaesmer, အိပ်ချ်, Brähler, အီး, Woelfling, K. နှင့် Beutel, ME (2014) ။ အထွေထွေသောလူဦးရေအတွက်အင်တာနက်စွဲလမ်း၏ပျံ့နှံ့: ဂျာမန်လူဦးရေ-based စစ်တမ်းကနေရလဒ်တွေကို။ ပြုမူနေ။ အသိပေးပါ။ Technol ။ 33, 757-766 ။ Doi: 10.1080 / 0144929X.2013.810778
ni, XL, ယန်, အိပ်ချ်, ချန်, SL နှင့်လျူ, ZG (2009) ။ တရုတ်နိုင်ငံတွင်ပထမနှစ်တက္ကသိုလ်ကျောင်းသားတစ်ဦးနမူနာများတွင်အင်တာနက်စွဲလမ်းလွှမ်းမိုးအချက်များ။ Rapid Community ။ 12, 327-330 ။ Doi: 10.1089 / cpb.2008.0321
ဖုန်ကြားရှင်, ဒဗလျူနှင့်လျူ, အမ် (2010) ။ အွန်လိုင်းဂိမ်းကစားမှီခို: တရုတ်အတွက်ပဏာမလေ့လာမှု။ Cyberpsychol ။ ပြုမူနေ။ Soc ။ Network မှ။ 13, 329-333 ။ Doi: 10.1089 / cyber.2009.0082
စန်း, C. (2015) ။ အဆိုပါ CNNIC သုံးဆယ်ပဉ္စမတရုတ်အင်တာနက်ဖှံ့ဖွိုးတိုးတစာရင်းဇယားအစီရင်ခံစာထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ dis ။ Education ။ တရုတ်နိုင်ငံ 4, 99-104 ။ Doi: 10.13541 / j.cnki.chinade.2015.02.006
Shaw, အမ်နှင့်အမဲရောင်, DW (2008) ။ အင်တာနက်စွဲ: ချက်နှင့်အဓိပ္ပါယ်, အကဲဖြတ်, ရောဂါနှင့်လက်တွေ့စီမံခန့်ခွဲမှု။ CNS မူးယစ်ဆေးဝါး 22, 353–365. doi: 10.2165/00023210-200822050-00001
Shek, DTL, Sun က, RCF, နှင့် Yu, အယ်လ် (2013) ။ "အင်တာနက်စွဲ," အတွက် အဆိုပါ 21st ရာစုအတွင်း neuroscience: အခြေခံပညာ မှစ. လက်တွေ့မှ, ed ။ DW Pfaff (နယူးယောက်, NY: Springer), 2775-2811 ။ Doi: 10.1007 / 978-1-4614-1997-6_108
Tian, Y. , Bian, YL, ဟန်, PG, Gao, FQ နှင့်ဝမ်, P. (2017) ။ တစ်ဦး longitudinal Cross-ကြံ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ: စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအချက်များနှင့်တရုတ်တက္ကသိုလ်ကျောင်းသားကျောင်းသူများအတွက် generalized ရောဂါဗေဒအင်တာနက်အသုံးပြုမှုအကြားအသင်းအဖွဲ့များ။ ကွန်ပျူတာတစ်လုံး။ Hum ။ ပြုမူနေ။ 72, 178-188 ။ Doi: 10.1016 / j.chb.2017.02.048
Tian, Y. , Bian, YL, ဟန်, PG, ဝမ်, P. နှင့် Gao, FQ (2015) ။ အင်တာနက်စွဲလမ်းအပေါ်ရှက်ကြောက်စိတ်များ၏အကျိုးသက်ရောက်မှု: နှစ်မြှုပ်ခြင်းစိတ်သဘောထားနှင့်ကွန်ယက်-related maladaptive သိမှတ်ခံစားမှု၏ဖြန်ဖြေဆိုးကျိုးများ။ ချင်းလူမျိုး။ ဂျေအထူးအသေးစိတ်။ Education ။ 12, 83-89 ။ Doi: 10.3969 / j.issn.1007-3728.2015.12.014
Tokunaga, RS, နှင့်တကွမိုဃ်းရွာ, SA (2010) ။ ပြဿနာအင်တာနက်အသုံးပြုမှုအကြားဆက်ဆံရေးနှစ်ခုစရိုက်လက္ခဏာတွေအနေနဲ့အကဲဖြတ်, အချိန်အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုပြီးသုံးစွဲနှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာပြဿနာများကို။ Hum ။ Community ။ res ။ 36, 512-545 ။ Doi: 10.1111 / J.1468-2958.2010.01386.X
et al Tsai, HF, Cheng, SH, Yeh, TL, Shih, CC ကို, ချန်, KC, ယန်, YC ။ (2009) ။ အင်တာနက်စွဲလမ်း-တက္ကသိုလ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေ၏စစ်တမ်းများ၏အန္တရာယ်အချက်။ စိတ်ရောဂါကုသမှု Res ။ 167, 294-299 ။ Doi: 10.1016 / j.psychres.2008.01.015
ဗန်တွင်း Eijnden, RJJM, Spijkerman, R. , Vermulst, AA ကို, ဗန် Rooij, တီဂျေနှင့် Engles, RCME (2010) ။ bidirectional မိဘကလေးဆက်ဆံရေး: မြီးကောင်ပေါက်အကြား compulsive အင်တာနက်အသုံးပြုခြင်း။ ဂျေပုံမှန်မဟုတ်သော။ ကလေးသူငယ် Psychol ။ 38, 77–89. doi: 10.1007/s10802-009-9347-8
ဗန်ရာသီ, PA, Vitaro, အက်ဖ်, Barker, ED, Brendgen, အမ်, Tremblay, RE နှင့် Boivin, အမ် (2012) ။ ရွယ်တူချင်းသားကောင်, ဆင်းရဲသောပညာရေးဆိုင်ရာအောင်မြင်မှုနှင့်ပြဿနာများကို externalizing နှင့် internalizing ကလေးဘဝအကြား link ကို။ ကလေးသူငယ် Dev မှ။ 83, 1775-1788 ။ Doi: 10.1111 / j.1467-8624.2012.01802.x
ဝမ်, တီ, ဝေ, အိပ်ချ်, Zhou, ZK, Xiong, ဂျေ, Li က, X တို့မှာယန်, X တို့မှာ, et al ။ (2015) ။ သက်တူရွယ်တူကစားသမားအချိုးအစား, maladaptive သိမှတ်ခံစားမှု, နှင့်အွန်လိုင်းဂိမ်းစွဲလမ်း၏ဆက်ဆံရေး။ ချင်းလူမျိုး။ ဂျေ Clin ။ Psychol ။ 23, 487-493 ။ Doi: 10.16128 / j.cnki.1005-3611.2015.03.023
ဝမ်, ZL, Chang, အယ်လ်, နှင့် Hou, JT (2006) ။ mediated က Moderator အလယ်အလတ်ဖျန်ဖြေ။ Acta Psychol ။ သိန်။ 38, 448-452 ။
Woodhouse, အက်စ်အက်စ်, Dykas, MJ နှင့်ယုဒ, C. (2012) ။ မြီးကောင်ပေါက်အရွယ်အတွက်အထီးကျန်ခြင်းနှင့်သက်တူရွယ်တူဆက်ဆံရေး။ ဗျာ Soc ။ dev ။ 21, 273-293 ။ Doi: 10.1111 / j.1467-9507.2011.00611.x
ယန်, LS, Sun က, အယ်လ်, Zhang က, ZH, Sun က, YH, Wu, hy နှင့်ရဲ, DQ (2014) ။ အင်တာနက်စွဲ, ဆယ်ကျော်သက်စိတ်ကျရောဂါနှင့်ဘဝဖြစ်ရပ်များ၏ဖြန်ဖြေအခန်းကဏ္ဍ: တရုတ်ဆယ်ကျော်သက်တစ်ဦးကိုနမူနာအနေဖြင့်ရှာဖွေခြင်း။ int ။ ဂျေ Psychol ။ 49, 342-347 ။ Doi: 10.1002 / ijop.12063
လူငယ်တို့, KS နှင့်က de Abreu, CN (2011) ။ အင်တာနက်ကိုစွဲ: အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့်ကုသမှုတစ်ခုလက်စွဲစာအုပ်နှင့်လမ်းညွှန်။ Hoboken, NJ: Wiley ။
လူငယ်တို့, KS, Pistner, အမ်, O'Mara, ဂျေနှင့် Buchanan, ဂျေ (1999) ။ ဆိုက်ဘာ-မမှန်: သစ်ကိုထောင်စုနှစ်များအတွက်စိတ်ကျန်းမာရေးစိုးရိမ်ကြောင်း။ Cyberpsychol ။ ပြုမူနေ။ 2, 475-479 ။ Doi: 10.1089 / cpb.1999.2.475
ယွမ်, YC, နာမည်ကြီးဖုန်းကုမ္မဏီတခုဖြစ်တဲ့, AH, Liang, LC နှင့် Bian, YF (2014) ။ မရောမနှောနတေတျသော, သက်တူရွယ်တူငြင်းပယ်ခံရခြင်းနှင့်သက်တူရွယ်တူသားကောင်အကြားဆက်ဆံရေးတစ်ဦးက Cross-ကြံ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ Psychol ။ dev ။ Education ။ 30, 16-23 ။
Zhang က, hy, Li က, DP နှင့်လီ, X တို့မှာ (2015) ။ မြီးကောင်ပေါက်အတွက်စိတ်ထားနှင့်ပြဿနာအင်တာနက်အသုံးပြုမှု: maladaptive သိမှတ်ခံစားမှုနှင့်မိဘအုပ်ထိန်းစတိုင်များတစ်တည်းဖြတ်ဖျန်ဖြေမော်ဒယ်။ ဂျေကလေးမိသားစုလုံး။ 24, 1886–1897. doi: 10.1007/s10826-014-9990-8
et al Zhang က, JT, Chen က C. , ဝမ်, LJ, လျူ, အယ်လ်, လျူ, FE, Zhao နှင့် HC ။ (2014) ။ တရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေအကြားအွန်လိုင်းသုံးစွဲအချိန်နှင့်အင်တာနက်စွဲလမ်းအကြားဆက်ဆံရေး: တစ်ကမကထပြုခဲ့ဖြည့်ညှင်းမော်ဒယ်။ Acta Psychol ။ သိန်။ 30, 65-68 ။ Doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
zhou, Z. , ယွမ်, G. အများနှင့် Yao အဘိဓါန်, ဂျေ (2012) ။ အင်တာနက်ဂိမ်းစွဲလမ်းနှင့်အတူတစ်ဦးချင်းစီအတွက်အင်တာနက်ကိုဂိမ်း-related ပုံနဲ့အလုပ်အမှုဆောင်လိုငွေပြမှုဆီသို့သိမှုဘက်လိုက်မှု။ PLoS ONE 7: e48961 ။ Doi: 10.1371 / journal.pone.0048961
keywords: အင်တာနက်စွဲ, ကွန်ယက်-related maladaptive သိမှတ်ခံစားမှု, ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေ Cross-ကြံ့ panel ကိုစစ်တမ်း, တရုတ်
ကိုးကား: ဟန် P ကို, ဝမ် P ကို, လင်းမေး, Tian Y ကို, Gao F နှင့်ချန် Y ကို (2017) တရုတ်ကောလိပ်ပထမနှစ်ကျောင်းသားတွေအကြားကအင်တာနက်စွဲလမ်းမှုနှင့်ကွန်ယက်-Related Maladaptive သိမှတ်ခံစားမှုအကြားအပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေး: တစ်ဦးက longitudinal Cross-ကြံ့အားသုံးသပ်ခြင်း။ တပ်ဦး။ Psychol ။ 8: 1047 ။ Doi: 10.3389 / fpsyg.2017.01047
Received: 13 မတ်လ 2017; လက်ခံခဲ့သည်: 08 ဇွန်လ 2017;
Published: 22 ဇွန်လ 2017 ။
မှတည်းဖြတ်သည်:
Qinghua သူ, အနောက်တောင်ပိုင်းတက္ကသိုလ်, တရုတ်
အားဖြင့်ပြန်လည်သုံးသပ်:
Guangheng Dong, Zhejiang ပုံမှန်တက္ကသိုလ်, တရုတ်
ဂျနီဖာခွေးဂေဟာ, Universitätsklinikum des Saarlandes, ဂျာမနီ
မူပိုင်ခွင့်© 2017 ဟန်, ဝမ်, လင်း Tian, Gao နှင့်ချန်။ ဒါက၏စည်းကမ်းချက်များအောက်မှာဖြန့်ဝေထားတဲ့ Open-access ကိုဆောင်းပါးဖြစ်ပါသည် ကို Creative Commons Attribution လိုင်စင် (CC ကို BY)။ သည်အခြားဖိုရမ်များအတွက်အသုံးပြုခြင်း, ဖြန့်ဖြူးသို့မဟုတ်မျိုးပွားခွင့်ပြု၏, မူရင်းစာရေးဆရာ (s) သို့မဟုတ်လိုင်စင်ထုတ်ပေးပေးအပ်အသိအမှတ်ပြုကြသည်နှင့်ဤဂျာနယ်အတွက်မူရင်းထုတ်ဝေကိုးကားကြောင်း, လက်ခံပညာသင်နှစ်အလေ့အကျင့်များနှင့်အညီ။ အဘယ်သူမျှမသုံးစွဲခြင်း, ဖြန့်ဖြူးသို့မဟုတ်မျိုးပွားဤဝေါဟာရများနှင့်အတူလိုက်လျောမခွင့်ပြုထားပါသည်။
;
