Het blokkeren van afleiding gecreëerd door sociale media;
het effect op de productiviteit en focus van studenten
Jasper Noorlander
Universiteit van Amsterdam
Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica
1 juli, 2020
Abstract
De komst van nieuwe informatie- en communicatietechnologieën heeft het onderwijs enorm veranderd. Zo is sociale media een nieuwe technologie dat onder studenten enorm populair is. Echter brengt deze technologie, wanneer er gekeken wordt naar academische prestaties, ook nadelen met zich mee. Zo wordt sociale media binnen het onderwijs als grote afleiding gezien die de concentratie en focus van studenten vermindert. Met de komst van programma’s die sociale media kunnen blokkeren, zo dit probleem verminderd kunnen worden. Daarom is in dit onderzoek onderzocht of het blokkeren van sociale media effect heeft op de productiviteit en focus van studenten. Dit is gedaan door een experiment uit te voeren waarbij studenten eerst een week studeerden zonder dat sociale media werd geblokkeerd en vervolgens een week studeerden waarin sociale media wel werd geblokkeerd. Na beide weken werd een enquête afgenomen om de productiviteit en focus van de studenten te meten. Er is voor zowel de productiviteit als voor de focus een significant verschil gevonden tussen de verschillende weken. Dit betekent dat het blokkeren van sociale media tijdens het uitvoeren van academische taken een positief effect heeft op de focus en productiviteit. Vervolgonderzoek moet verder uitwijzen hoe deze blokkeerprogramma’s in de toekomst het meest functioneel zijn en het best gebruikt kunnen worden om studenten te helpen bij het uitvoeren van academische taken.
Keywords – sociale media, afleiding, productiviteit, focus, cognitieve absorptie, aandacht,
multitasking, onderwijs
Studentnummer: 11289163
Begeleider: Dhr. Tjomme Schilstra
2
eExaminator: Dhr. Roman Pankow
Bachelorscriptie: Informatiekunde
2
1 Inleiding
De grote toename van informatie en communicatie technologieën heeft tot veranderingen geleid binnen het onderwijs. Aan de ene kant hebben deze technologieën enorm bijgedragen aan de manier waarop individuen met elkaar communiceren, samenwerken en informatie en kennis uitwisselen (Marotta & Acquisti, 2017). Daarnaast kunnen veel van de academische taken online worden uitgevoerd, wat het lesgeven zowel flexibeler als makkelijker maakt (Winter et al., 2010). Maar aan de andere kant wordt het internet ook gezien als een bron van afleiding, waardoor zowel de concentratie en prestaties van studenten benadeeld kunnen worden. Door de meerdere mobiele apparaten die we constant bij ons houden voor het uitvoeren van online activiteiten, is afleiding tijdens het uitvoeren van academische taken hedendaags bijna onontkoombaar (Flanigan, 2020). Zo spenderen Amerikaanse scholieren gemiddeld 20.9% van hun lestijd op digitale apparaten aan activiteiten die niets met school te maken hebben (McCoy, 2016).
Vooral sociale media is een technologie die onder studenten enorm populair is. Uit een onderzoek naar het sociale media gebruik onder Nederlanders, is gebleken dat 98,5 procent van de 18- tot 25-jarigen het internet gebruikt voor sociale media. Bij de groep van 15 tot 18 jarige is het percentage sociale media gebruikers vergelijkbaar, namelijk 98,3 procent (Centraal Bureau voor de Statistiek, 2019). Afleiding van sociale media komt vaak in de vorm van notificaties, die met behulp van geluiden en trillingen de student van zijn werk kan afhouden. Maar ook de interne drang om sociale media te bekijken kan de student afleiden van het uitvoeren van de academische taken. Beide soorten afleiding hebben als gevolg dat de persoon moet multitasken en dus zijn aandacht op twee verschillende taken moet richten (Mark
et al., 2018). Binnen de literatuur is het bekend dat het deelnemen aan extra taken tijdens leren en
schoolwerk resulteert in mindere prestaties. Zo laat een studie zien dat studenten die zich tijdens een online college bezig hielden met andere taken, veel lager scoorden dan studenten die de volledig focus bij het college hadden (Zureick, 2017).
In verschillende studies is er al onderzocht dat veelvuldig gebruik van sociale media leidt tot meer afleiding tijdens academische taken en een negatieve invloed heeft op de academische prestaties van studenten. Zo laat een studie van Feng et al. (2019) zien dat afleiding tijdens academische taken een mediator is die het verband tussen het gebruik van Facebook en internet en academische prestaties verklaart. Het veelvuldig gebruik van Facebook en het internet heeft hier een negatieve invloed op de academische prestaties. Een studie van Gupta en Irwin (2016) laat zien dat studenten die meer Facebook onderbrekingen kregen tijdens een college, significant minder van het college materiaal kon opnemen. Met het grote gebruik van sociale media onder studenten en de literatuur die aantoont dat de afleiding veroorzaakt door sociale media leidt tot verminderde studieprestaties, is het belangrijk om naar oplossingen te kijken die deze afleiding kan verkleinen. In de laatste jaren zijn er meerder programma’s ontwikkeld, zoals Freedom en Coldturkey, die verschillende functies hebben om afleiding van sociale media tegen te gaan, zoals bijvoorbeeld het blokkeren van websites. Echter is het belangrijk om de effecten van dergelijke programma’s goed in kaart te brengen en goed te begrijpen hoe deze programma’s gebruikt kunnen worden om effectief studenten te helpen. Eerder onderzoek dat is uitgevoerd binnen de werkomgeving, heeft al aangetoond dat dergelijke programma’s een positieve invloed hebben op de arbeidsproductiviteit en focus in de werkomgeving (Mark et al., 2017; Mark et
al., 2018; Marotta & Acquisti, 2017).
Echter is er nog geen onderzoek gedaan naar de effecten van deze blokkeer programma’s binnen het onderwijs. Juist voor studenten, die veel gebruik maken van sociale media en hierdoor veel afleiding
3
hebben, zouden dergelijke programma’s erg effectief kunnen zijn en de productiviteit en focus mogelijk verhogen. Daarom wordt er in dit onderzoek onderzocht wat het effect is van blokkeer programma’s op zowel de productiviteit als de focus van studenten tijdens schoolwerk. De onderzoeksvraag die in dit onderzoek beantwoord wordt, luidt: Wat is het effect van het blokkeren van afleiding, gecreëerd door
sociale media, op de productiviteit en focus van studenten tijdens het uitvoeren van academische taken.
Eerder onderzoek naar het effect van multitasking en afleiding gedurende academische taken heeft laten zien dat de productiviteit en prestaties voornamelijk negatief beïnvloedt worden (Giunchiglia et al., 2018; Chen & Yan, 2015; Winter et al., 2010; Zureick 2017). In dit onderzoek wordt hierdoor ook verwacht dat de focus en productiviteit onder studenten wordt verhoogd door het blokkeren van sociale media.
Om de onderzoekvraag te beantwoorden zal er een veldstudie met studenten worden uitgevoerd. In deze studie zullen studenten gevraagd worden om één week zonder en één week met afleiding blokkers hun eigen academische taken uit te voeren. Aan de hand van de enquêtes kan met behulp van statistische analyses berekend worden of er voldoende bewijs is om de hypotheses aan te nemen. Als de resultaten van dit onderzoek laten zien dat zowel de effectiviteit en focus van de studenten vergroot worden, zou dit een goede eerste stap zijn in het onderzoek naar deze programma’s en het gebruik door studenten. Wanneer blijkt dat deze programma’s helpen om de studenten beter te laten studeren en zowel de positieve en negatieve effecten bekend zijn, zouden verschillende instellingen binnen het onderwijs manieren kunnen bedenken om deze programma’s te gaan gebruiken. Zo zouden deze programma’s mogelijk geïntegreerd kunnen worden op de computers die aanwezig zijn binnen onderwijslocaties. Ook zouden onderwijsinstellingen deze programma’s kunnen gaan aanbieden aan studenten.
2 Theoretisch kader
In dit onderzoek zijn er verschillende belangrijke concepten die een verdere toelichting nodig hebben voordat de resultaten van het onderzoek geïnterpreteerd kunnen worden. Zo zijn afleiding en aandacht belangrijke concepten waar veel onderzoek naar is gedaan. Ook het concept rond ‘focus’ is interessant en behoeft verduidelijking. Hierin is het dan ook belangrijk om goed de modellen te begrijpen die te maken hebben met het meten van focus. Binnen dit hoofdstuk zullen deze concepten nader worden toegelicht en zal er dieper worden ingegaan op verschillende onderzoeken en theorieën rond deze concepten.
2.1 Afleiding bij academische taken
Afleiding bij het uitvoeren van academische taken is een fenomeen waarbij het niveau van de gefocuste aandacht met betrekking tot het begrijpen en het eigen maken van leerstof en het vermogen om dit vervolgens toe te passen, wordt belemmerd door verschillende factoren (Feng et al., 2019). Deze factoren kunnen zowel interne als externe factoren zijn. Wanneer er gekeken wordt naar de afleiding van sociale media tijdens academische taken, kan ook hier het onderscheid tussen interne en externe afleiding gemaakt worden. Interne afleiding van sociale media komt voornamelijk door de interne drang om sociale media sites te bekijken. Deze interne drang komt voornamelijk door de sociale afhankelijkheid die bij de jongere generatie studenten ontwikkeld is. De angst en ongemak van het niet kunnen gebruiken van de mobiel wordt binnen de literatuur beschreven met het begrip nomophobia (Cheever et al., 2014). Met de grote toename van sociale media gebruik onder jongeren is dit steeds een belangrijker concept geworden (Yıldız Durak, 2018). Zo laat onderzoek al zien dat studenten met een
4
niet aanwezig is. Dit heeft als gevolg dat deze studenten minder presteren (Mendoza et al., 2018).
Daarentegen komt externe afleiding door de notificaties van de verschillende sociale media sites, die met behulp van geluiden, trillingen en lichten de gebruiker kan afleiden en zo kan aantrekken tot het gebruik van de sites.
Deze afleiding heeft als gevolg dat de student zich niet meer alleen richt op het uitvoeren van de academische taak, maar tegelijkertijd ook bezig is met de sociale media. Het uitvoeren van twee of meerdere verschillende taken tegelijkertijd wordt multitasking genoemd. Multitasking is binnen het dagelijks leven een veel voortkomend proces en kan voordelen brengen met betrekking tot het verwerken van informatie. Echter is het bij het uitvoeren van academische taken een uitdaging waarbinnen snel problemen kunnen ontstaan (Feng et al., 2019). Deze problemen ontstaan voornamelijk doordat de aandacht van studenten verdeeld wordt en er tijdens multitasking steeds gewisseld moet worden tussen de verschillende activiteiten. Dit kan leiden tot een minder efficiënte en effectieve uitvoering van de academische taken. Ook wordt de concentratie en focus van de studenten aangetast bij het multitasking (Levine et al., 2007). Dit wordt ook bevestigd door onderzoek van Bowman et al. (2010), waarin naar voren komt dat studenten die meer gebruik maken van multitasking meer tijd nodig hebben om hetzelfde prestatieniveau te bereiken voor een academische taak.
2.2 Aandacht
Tijdens het uitvoeren van academische taken speelt aandacht een erg belangrijke rol. Zoals eerder is aangegeven wordt aandacht bij multitasking verdeeld, waardoor het de prestaties verminderen. Er bestaan verschillende theorieën over aandacht waarin beschreven wordt hoe aandacht werkt en hoe het verdeeld kan worden. De cognitive load theory en de threaded cognition theory zijn twee voorbeelden van zulke theorieën die verder toegelicht worden. Aan de hand van deze theorieën kan vervolgens worden gekeken wat de invloed van multitasking is.
2.2.3 Cognitive load theory
Binnen de cognitive load theory worden er cognitieve bronnen gebruikt bij elke losse cognitieve verwerking tijdens het leren en het oplossen van problemen (Sweller, 1988). Wanneer er veel verschillende activiteiten tegelijkertijd worden uitgevoerd, kan de maximale grens overschreden worden waardoor er een cognitieve overbelasting kan optreden. Dit treedt op doordat er niet voldoende middelen aanwezig zijn om alle cognitieve processen te verwerken. Deze cognitieve grens wordt ook wel een
bottleneck genoemd en is binnen de wetenschappelijke literatuur een veel onderzocht fenomeen.
Wanneer deze grens overschreden wordt, moet er bepaald worden op welke activiteiten de aandacht gelegd moet worden. Deze keuze wordt beïnvloed door veel verschillende factoren en is beschreven in theorieën rond selectieve aandacht (Johnston & Dark, 1986). Binnen deze theorieën wordt gesteld dat binnen de aandacht een filter selecteert welke cognitieve processen verwerkt worden en welke niet. Dit wordt beoordeeld op de relevantie van de cognitieve processen op het moment van uitvoeren. Relevante processen worden hierin wel verder verwerkt terwijl dit niet gebeurd bij minder relevante processen. Voor multitasking betekent dit, dat de taak die op dat moment relevant is, door cognitieve bronnen verder verwerkt worden. Echter zal de taak die op dat moment minder relevant is, niet door de cognitieve bronnen verwerkt worden. Dit heeft als gevolg dat bij multitasking niet alle taken even goed kunnen worden uitgevoerd wanneer de cognitieve grens wordt overschreden. Dit heeft effect op de prestaties van de taken en zal de effectiviteit en efficiëntie verlagen.
5
2.2.3 Threaded cognition theory
Binnen de threaded cognition theory wordt verder ingegaan op hoe de aandacht tijdens multitasking verdeeld wordt en waarom dit tot een verlies van academische prestaties kan leiden (Salvucci & Taatgen, 2008). In deze theorie worden taken gezien als losse draden waarbij elke draad een bepaalde hoeveelheid capaciteit nodig heeft. Ook hier is de totale capaciteit gelimiteerd en zal het wisselen van taken tijdens multitasking leiden tot een mindere prestatie. Dit doordat bij het wisselen van taken, er gewacht moet worden voordat er capaciteit vrijkomt. En wanneer er capaciteit wordt vrij gemaakt voor het uitvoeren van de tweede taak, het betekent dat het de capaciteit verliest in de aanvankelijk uitgevoerde taak. Bij het wisselen tussen het uitvoeren van academische taken en sociale media zal dus niet alle cognitieve capaciteit gefocust kunnen worden op het uitvoeren van de academische taken. Door de afleiding van sociale media wordt een deel van de aandacht verplaatst, wat als gevolg heeft dat de uiteindelijk effectiviteit en efficiëntie vermindert. Hierdoor zal de student langer bezig zijn met het uitvoeren van academische taken en zal ook de kwaliteit van het geleverde werk lager zijn.
2.3 Cognitieve Absorptie schaal
De cognitieve absorptie schaal is een schaal die de diepere betrokkenheid van personen tot een technologie meet worden (Agarwal & Karahanna 2000). Deze schaal kan verbonden worden aan het al eerder ontwikkelde en gebruikte technology acceptance model (Davis, 1989). Het technology acceptance model is een model dat meet in hoeverre technologie geaccepteerd wordt en combineert de relatie tussen gebruiksgemak, bruikbaarheid, houding en gedragsintenties ten opzicht van de technologie (Davis, 1989). Hierin wordt het gebruiksgemak gezien als de mate waarin de gebruiker de technologie zonder moeite kan gebruiken. De bruikbaarheid wordt hierin gezien als de mate waarin de gebruiker van mening is dat de technologie tot een verbetering van de werkprestaties leidt.
Waar het technology acceptance model vooral de nadruk legt op bepaalde overtuigingen en het gedrag van de gebruiker, is de cognitieve absorptie schaal ontwikkeld voor het beter begrijpen van de ervaringen tijdens het gebruik en hoe de overtuigingen gevormd worden (Agarwal & Karahanna 2000). Zo worden binnen de cognitieve absorptie schaal verschillende overtuigingen gemeten om zo de diepere betrokkenheid ten opzichte van de technologie te achterhalen. Hierin wordt voornamelijk gericht op het vastleggen van verschillende constructen, zoals de focused immersion en het heightened enjoyment tijdens de interactie met de technologie. De verschillende constructen binnen de cognitieve absorptie schaal zijn als significante voorspeller gebleken voor de constructen binnen het technology acceptance model (Saadé & Bahli, 2005). Deze relatie is te zien in Figuur 1, waarin te zien is dat de cognitieve absorptie schaal een significante voorspeller is voor het gebruiksgemak en de bruikbaarheid van technologieën binnen het technology acceptance model. De cognitieve absorptie schaal is ontwikkeld uit verschillende gerelateerde stromingen (Agarwal & Karahanna 2000). Allereerst stamt het model af van de staat van diepe aandacht. Hierin wordt beschreven hoe personen volledig worden opgenomen in de ervaren gebeurtenis. Ten tweede bevat het delen uit de theory of flow, waarin wordt ingegaan op de toestand waar personen volledig betrokken zijn bij een activiteit. Deze betrokkenheid gaat gepaard met volledige concentratie en controle en een verlies van de ervaring van tijd. En ten derde stamt het af van het concept rond de betrokkenheid in de uiting van speelsheid. Deze speelsheid is vooral te zien binnen de interesse, nieuwsgierigheid en focus zonder het daadwerkelijke idee van controle.
6
Figuur 1. Relatie tussen de cognitieve absorptie schaal en het technology acceptance model. Noot. Herdrukt van The impact of cognitive absorption on perceived usefulness and perceived ease of
use in on-line learning: an extension of the technology acceptance model door Saadé, R. en Bahli, B., 2005, Information & management, 42(2), 317-327.
De cognitieve absorptie schaal bestaat uit 5 verschillende dimensies om zo de diepe betrokkenheid van technologiegebruikers te meten (Agarwal & Karahanna 2000). Focused immersion – of de ervaring van de totale betrokkenheid waarbij andere afleiding genegeerd kan worden. Bij een volledig gefocuste staat kunnen personen afleiding negeren. Temporal dissociation – of het onvermogen om de verstreken tijd te registreren tijdens het interacteren met technologie. Wanneer gebruikers diep gefocust zijn binnen de activiteit, zullen ze de verstreken tijd minder goed kunnen registreren. Heightened enjoyment - de vastlegging van plezierige aspecten tijdens de interactie. Een gefocuste houding wordt geassocieerd met positieve emoties. Control - de perceptie dat de gebruiker de leiding heeft over de interactie. Bij een diepe betrokkenheid met technologie, zal de gebruiker het gevoel hebben in controle te zijn. Curiosity - de mate waarin de ervaring zowel de zintuigelijke als de cognitieve nieuwgierigheid van een individu opwerkt. Bij een volledige betrokkenheid zal de gebruiker nieuwsgieriger worden.
Het cognitieve absorptie model heeft zich binnen de wetenschappelijke literatuur als een valide en betrouwbaar model ontwikkeld, dat daardoor in dit onderzoek gebruikt kan worden. Zo zijn de verschillende dimensies binnen de schaal in meerdere onderzoeken als betrouwbaar beoordeeld en heeft een factor analyse de multi-dimensionele nature van de schaal ondersteund. Binnen de betrouwbaarheidsanalyse zijn alle dimensies met een goede en uitstekende interne consistentie beoordeeld. In Tabel 1 zijn de waardes uit de betrouwbaarheidsanalyse binnen het onderzoek van Agarwal en Karahann (2000) laten zien. Deze waardes laten zien dat de verschillende dimensies binnen het onderzoek van Agarwal en Karahann (2000) een goede betrouwbaarheid hebben.
7
Tabel 1: Betrouwbaarheidsanalyse van de cognitieve absorptie schaal met composite reliability
scores.
Composite reliability score
Focused immersion 0.93 Temporal dissociation 0.88 Heightened enjoyment 0.93 Control 0.83 Curiosity 0.93
2.4 Hypotheses
Aan de hand van de verschillende theorieën en onderzoeken die besproken zijn, kunnen er voorspellingen worden gemaakt over de uitkomst van dit onderzoek. Verwacht wordt dat wanneer sociale media tijdens het uitvoeren van academische processen geblokkeerd wordt, dat studenten langer en efficiënter hun aandacht kunnen vasthouden. Dit heeft een positief effect op de focus en productiviteit van studenten. In dit onderzoek wordt dan ook verwacht dat de focus en productiviteit in de week waarin sociale media geblokkeerd wordt, hoger zal zijn dan in de week waarin dit niet het geval is. De hypotheses in dit onderzoek zijn als volgt:
H1: Het blokkeren van sociale media tijdens het uitvoeren van academische taken heeft een positief
effect op de productiviteit van studenten.
H2: Het blokkeren van online afleiding tijdens het uitvoeren van academische taken heeft een positief
effect op de focus van studenten.
3 Methode
3.1 Participanten
De participanten zijn in dit onderzoek beperkt tot mensen binnen de eigen vriendenkring en zijn geselecteerd aan de hand van convenience sampling (Etikan et al., 2016). Convenience sampling heeft als voordeel dat het makkelijker is om participanten te vinden. Echter is het nadeel hiervan dat er een sampling bias ontstaat, waardoor de generaliseerbaarheid van onderzoek verminderd wordt. Om mee te kunnen doen aan het onderzoek, waren er enkele eisen waar de participanten aan moesten voldoen. Allereerst was het van belang dat de participanten Nederlandse studenten waren, studerend aan een universiteit of hbo. Ten tweede was het van belang dat de studenten gedurende twee weken bezig konden zijn met het uitvoeren van academische taken. En ten derde was het hebben van een IPhone een eis om mee te kunnen doen aan het onderzoek, dit omdat er gewerkt werd met een functie binnen het IOS besturingssysteem om sociale media afleiding op de mobiel te blokkeren. De proefpersonen zijn door middel van persoonlijke berichten gecontacteerd en zijn bij instemming van deelname ook met behulp van persoonlijke berichten verder op de hoogte gebracht van het experiment. In het onderzoek werd er gestreefd naar een minimum aantal proefpersonen van dertig. Dit aantal was gebaseerd op vergelijkbare studies die een soortgelijke opzet en onderwerp hebben (Mark et al., 2017, Mark et al., 2018).
8
In totaal hebben uiteindelijk 32 proefpersonen meegedaan met het experiment. Een van deze proefpersoon heeft de tweede week niet kunnen volbrengen door te weinig studiewerk en is daardoor uitgevallen. Het uitvalspercentage was bij dit onderzoek 3.125 procent, wat betekent dat de selectie van proefpersonen goed is verlopen. Aan het onderzoek deden zowel mannelijke studenten (N = 23) als vrouwelijke studenten (N= 8) mee. Daarnaast volbrachten studenten bezig met een WO opleiding (N = 23) en mensen met een hbo (N = 8) opleiding de studie.
3.2 Blokkeerprogramma’s
3.2.1 Coldturkey
Om sociale media sites te kunnen blokkeren op de laptop en computers van proefpersonen, is er gebruik gemaakt van Coldturkey. Coldturkey is een programma dat een vooringestelde lijst van sites voor een door de gebruiker bepaalde tijd kan blokkeren. Coldturkey is een vergelijkbaar programma als Freedom, wat gebruikt wordt in eerder vergelijkbare onderzoeken (Mark et al., 2017; Mark et al., 2018; Marotta & Acquisti, 2017). Coldturkey is echter een gratis programma waar Freedom werkt met betaalde abonnementen, dit maakt Coldturkey een meer geschikt programma binnen het onderzoek. Coldturkey komt met een vooringestelde ‘afleiding’ lijst, waarbinnen de meest bekende sociale media sites al in staan. Na het installeren van Coldturkey, zijn de proefpersonen geïnstrueerd sociale media sites, niet aanwezig in deze lijst, toe te voegen en vervolgens deze lijst te gebruiken tijdens het studeren. De instructies voor het gebruik van Coldturkey die de participanten gekregen hebben, zijn te vinden in Appendix A.
3.2.2 Schermtijd IOS
Voor het blokkeren van sociale media op IPhones, is er gebruikt gemaakt van een functie binnen het IOS besturingssysteem van IPhones. Met ‘apparaatvrije tijd’ konden de proefpersonen bepaalde applicaties voor een bepaalde tijd blokkeren. Deze functie bevindt zich binnen ‘schermtijd’ in de instellingen en is volledig zelf instelbaar. De proefpersonen zijn gevraagd om alle sociale media applicaties hierbinnen te selecteren om deze zo voor een bepaalde tijd te blokkeren. De volledige instructies die de participanten gekregen hebben omtrent het gebruikt van Schermtijd, zijn te vinden in Appendix A.
3.3 Meetinstrumenten
Om de productiviteit en de focus van de studenten te meten, zijn er enquêtes afgenomen waarbinnen beide constructen gemeten zijn.
3.3.1 Productiviteit
Omdat het meten van de objectieve productiviteit bij het uitvoeren van academische taken lastig was en er geen goede maatstaven bestonden, is in dit onderzoek de zelfbeoordeling van productiviteit gemeten. De vragen om de productiviteit te meten zijn overgenomen uit onderzoek van Mark et al. (2018) om zo de validiteit van het onderzoek te garanderen. De vragen zijn allereerst vertaald naar het Nederlands en vervolgens herschreven naar stellingen die allen op dezelfde schaal meten. De stellingen bestaan uit 6 verschillende dimensies die allen op een 7 punt beoordelingsschaal gemeten zijn (1 = Helemaal oneens, 7 = Helemaal eens). Voorbeelden van stellingen zijn: “Ik heb deze week bereikt wat ik gepland had te bereiken.” en “Ik was efficiënt bij het uitvoeren van mijn werk. ”. De stellingen over de productiviteit van de studenten zijn te vinden in Appendix B. Voor het verhogen van de betrouwbaarheid is de vijfde
9
stelling verwijderd uit de data. De Cronbachs alfa is hierdoor binnen zowel de pre-test als de post-test verhoogd. Bij de pre-test is de Cronbachs alfa van 0.889 verhoogd naar 0.901. Bij de post-test is die van 0.891 naar 0.908 verhoogd. Deze Cronbachs alfa geeft aan dat de vragen rond de productiviteit een hoge betrouwbaarheid had, Cronbachs alfa > 0.8. De uiteindelijke Cronbachs alfa is ook te zien in tabel 2.
3.3.2 Focus
Voor het meten van de focus is er in dit onderzoek gebruik gemaakt van de Cognitieve Absorptie schaal (Agarwal & Karahanna, 2000). De Cognitieve Absorptie schaal is een goed gevalideerde schaal, die de focus en onderdompeling van studenten kan meten tijdens de interactie met technologie. De Cognitieve Absorptie schaal bestaat uit 5 verschillende dimensies waaronder de focused immersion (5 items),
heightened enjoymen (4 items), temporal dissociation (5 items), control (3 items) en curiosity (3 items).
De items zijn allemaal gemeten op een 7 punt beoordelingsschaal (1 = Helemaal oneens, 7 = Helemaal eens). De vragen zijn vertaald naar het Nederlands en binnen de control en curiosity dimensies is een vraag toegevoegd. Voor de control dimensie is dat de stelling: “Tijdens het studeren, heb ik het gevoel
dat ik de controle heb over wat ik op mijn computer doe.”. En voor curiosity: “Het gebruik van de computer om te studeren verhoogt mijn interesse in nieuwe kennis.”. In Appendix B zijn alle vragen
rond de cognitieve absorptie en focus van de studenten te vinden.
Voor het bepalen van de betrouwbaarheid van de cognitieve absorptie is er gebruikt gemaakt van Cronbachs alfa. De betrouwbaarheidsanalyse liet zien dat alle constructen, behalve de control dimensie een acceptabele betrouwbaarheid had, Cronbach's alfa > 0.7. Om de betrouwbaarheid van de dimensies te verhogen, zijn echter nog stellingen binnen focused immersion, heightened enjoyment en uit de controle dimensie verwijderd. Voor focused immersion zorgde dit in de pre-test tot een verhoging van de Cronbachs alfa van 0.795 naar 0.834 en binnen de post-test van 0.743 naar 0.766. Binnen de pre-test van heightened enjoyment zorgde dit voor een verhoging van 0.776 naar 0.809 en binnen de post-test van 0.693 naar 0.786. Bij de control dimensie zorgde de verwijdering van een stelling ervoor dat de Cronbachs alfa van de pre-test van 0.559 steeg naar 0.652 en van de post-test daalde van 0.707 naar 0.607. De uiteindelijke Cronbachs alfa’s van de verschillende dimensies zijn te zien in Tabel 2.
Tabel 2: Cronbachs alfa na het verwijderen van items.
Cronbachs alfa Pre-test Post-test Productiviteit 0.901 0.908 Focused immersion 0.834 0.766 Temporal dissociation 0.801 0.743 Heightened enjoyment 0.809 0.786 Control 0.652 0.607 Curiosity 0.822 0.777
3.4 Procedure
Het experiment heeft twee weken geduurd waarin twee verschillende condities in week 1 en week 2 zijn opgedeeld. In week 1 zijn de studenten gevraag normaal te studeren en in week 2 zijn de studenten gevraagd om tijdens het studeren sociale media te blokkeren op mobiele apparaten en computers.
10
Week 1: baseline. De eerste week van het onderzoek gold als een baseline week. Hierin zijn de
proefpersonen gevraagd om te studeren hoe ze dat normaal zouden doen. Wel is er aangegeven dat de proefpersonen aan het eind van de eerste week een enquête moesten invullen en ze gedurende de eerste week op moesten letten hoe ze studeerden. Aan het einde van week 1 is een enquête naar alle proefpersonen gestuurd waarin de productiviteit en focus van die week gemeten werd. De vragen werden binnen de enquête door elkaar gesteld waardoor vragen uit verschillende dimensies niet bij elkaar stonden. Ook werd binnen de enquête naar het geslacht, studieniveau en een persoonlijk ID gevraagd. Het persoonlijk ID bestond uit de postcodeletters in combinatie met het huisnummer. Dit ID was noodzakelijk om de enquêtes van proefpersonen van week 1 en week 2 aan elkaar te koppelen. Er is gekozen voor de postcodeletters en huisnummer om zo de enquête zo anoniem mogelijk te houden, dit is ook benadrukt aan de proefpersonen.
Week 2: sociale media blokkade. Aan het begin van de tweede week zijn instructies gegeven over het
gebruik van Coldturkey en schermtijd binnen IOS. Deze volledige instructies zijn te vinden in Appendix A. Hierin is aangegeven hoe de proefpersonen beide programma’s moesten gebruiken en benadrukt dat de proefpersonen zelf de sociale media sites/applicaties moesten blokkeren tijdens het studeren. Na het versturen van de instructies is nog eenmalig gecontroleerd of het installeren en gebruiken van de programma’s is gelukt. Aan het eind van de tweede week is dezelfde enquête nogmaals verstuurd naar de proefpersonen. Met ook in deze enquête weer de vragen over productiviteit, focus, leeftijd en onderwijsniveau en de persoonlijke ID die gebruikt is.
3.5 Data-analyse
Voordat de hypotheses getest konden worden, is de data voorbereid zodat het gebruikt kon worden in SPSS. Allereerst zijn de pre-test en post-test van de respondenten aan elkaar gelinkt doormiddel van het persoonlijke ID. Daarnaast waren verschillende vragen op een omgedraaide (negatieve) manier gesteld, de data uit deze vragen zijn voor de analyse omgekeerd.
Allereerst is er een analyse binnen Smart PLS uitgevoerd om te zien hoe de verschillende dimensies zich met elkaar verhouden en welke factoren het meeste invloed hebben op de productiviteit en focus van studenten. Om de hoofdvraag vervolgens te beantwoorden is er gebruik gemaakt van parametrische t-testen. Ondanks de discussie dat likert-schaal vragen binnen de wetenschappelijke literatuur niet altijd gezien mogen worden als continue data wordt er in dit onderzoek uitgegaan van de bevindingen van Norman (2010). In zijn studie wordt aangegeven dat parametrische testen kunnen worden uitgevoerd over likert schaal vragen zonder de zorgen dat er verkeerde conclusies getrokken worden. Er is dus een paired sample t-test uitgevoerd om de uiteindelijke hoofdvraag te kunnen beantwoorden. De paired sample t-test vergelijkt de gemiddelden tussen de pre-test en post-test om zo te bepalen of er een significant verschil tussen de twee bestaat. Voordat de paired sample t-test kon worden uitgevoerd, moest eerst worden nagegaan of de data wel voldeed aan bepaalde assumpties. Zo moeten de observaties onafhankelijk van elkaar zijn, moet de afhankelijke variabele normaal verdeeld zijn en geen uitschieters bevatten.
4. Resultaten
4.1 Smart PLS
Binnen Smart PLS is een model opgebouwd om zo de relaties tussen de verschillende constructen weer te geven. Binnen het model, dat te zien is in figuur 2, is te zien hoe de constructen invloed hebben op de
11
focus en productiviteit van de studenten. Zo wordt 76.1 procent van de variantie van focused immersion verklaard door de combinatie van temporal dissociation, heightened enjoyment, control en curiosity. Bij de productiviteit van de studenten is dit 38.6 procent.
Wat verder nog te zien is in dit model is dat temporal dissociation, heightened enjoyment, control en curiosity een positieve relatie hebben met focused immersion. Hierin is het path coefficient tussen temporal dissociation het hoogst, met een waarde van 0.433. Voor de productiviteit geldt dit echter niet, hier is juist te zien dat alleen temporal dissociation en controle een positieve een positieve relatie hebben met de productiviteit. Heightened enjoyment en curiosity hebben juist een negatieve relatie met de productiviteit. Echter hier is ook te zien dat de temporal dissociation het hoogste path coefficient heeft met een waarde van 0.88.
Figuur 2. Smart PLS resultaten van het model met verschillende constructen
4.2 Productiviteit
Om de productiviteit van de proefpersonen te meten, is er gebruik gemaakt van vijf verschillende items die op een 7-punt likert schaal gemeten zijn. De vijf verschillende items zijn allemaal sterk gecorreleerd met elkaar waardoor de items gecombineerd kunnen worden tot een nieuwe index. Deze index liep van 5 tot 35. Het gemiddelde voor de opgetelde productiviteitsbeoordeling in week 1 was 19.29 (standaardafwijking = 5.65). Voor week 2 was dit een gemiddelde van 26.90 (standaardafwijking = 4.54).
Om te testen of de eerste hypothese, omtrent de productiviteit van studenten, kan worden aangenomen of worden afgewezen is er een paired sample t-test uitgevoerd. Voordat een paired sample t-test is uitgevoerd, is er allereerst gekeken of de data wel voldoet aan de assumpties van een paired sample t-test. De Shapiro-Wilk test liet zien dat de data rond productiviteit normaal verdeeld was. In Tabel 3 is
12
te zien dat het blokkeren van sociale media een significant effect heeft op de productiviteit van studenten, t(30) = 6.99, p = 0.000.
Tabel 3: Paired t-test resultaten (Blokkade – Baseline) van productiviteit.
T-test for Equality of means95% confidence interval of the difference
t df Sig. (2-tailed)
Mean Dif. SE Diff. Lower Upper Productivity 6.99* 30 0.000 7.612 1.093 5.38 9.845
*. Significant op het 0.05 level ( 2-tailed)
4.3 Focus
De focus van studenten is gemeten aan hand van de Cognitieve Absorptie schaal. Binnen deze schaal wordt onder andere de focus gemeten samen met nog andere variabelen. Ook hier zijn de verschillende items voor elke dimensies bij elkaar opgeteld, om zo een samengevoegde index te maken. In tabel 4 zijn de beschrijvende waardes voor de verschillende dimensies binnen de Cognitieve Absorptie schaal te zien. Er is hier te zien dat voor elke dimensie het gemiddelde van de pre-test hoger ligt dan het gemiddelde van de post-test.
Tabel 4: Beschrijvende waardes van Cognitieve Absorptie schaal
Groep N Mean Standaard
afwijking
Standaard error
Focused immersion Pre 31 14,226 4,998 ,898
Post 31 20,032 3,737 ,671
Temporal dissociation Pre 31 22,677 5,528 ,993
Post 31 24,484 4,234 ,760
Heightened enjoyment Pre 31 12,968 3,125 ,561
Post 31 15,065 2,744 ,493
Control Pre 31 14,000 3,077 ,552
Post 31 15,000 2,944 ,529
Curiosity Pre 31 16.645 4.286 .770
post 31 19.097 3.736 ,671
Om de bepalen of de hypothese rond de focus van studenten kan worden aangenomen of worden afgewezen, zijn ook hier paired sample t-testen uitgevoerd. In Tabel 5 zijn de uitkomsten van de paired t-test weergegeven. Hierin is te zien dat het blokkeren van sociale media een significant effect heeft op de focus van studenten t(30) = 7.36, p = 0.000. Niet alleen de focus, maar ook de overige dimensies binnen Cognitieve Absorptie schaal laten een significant effect zien. Alleen binnen de controle dimensie is geen significant verschil gevonden tussen de pre-test en de post-test, t(30) = 1.58, p = 0.124.
13
Tabel 5: Paired t-toets over de resultaten (Blokkade – Baseline) van de Cognitieve Absorptie
schaal
T-test for Equality of means
95% confidence interval of the difference
t df Sig. (2-tailed)
Mean Dif. SE Diff. Lower Upper Focused immersion 7,67* 30 ,000 5,806 ,757 4,261 7,352 Temporal dissociation 2,16* 30 ,039 1,806 ,835 0.101 3,512 Heightened enjoyment 4,98* 30 ,000 2,097 ,421 1,237 2,956 Control 1,58 30 ,124 1,000 ,632 ,292 2,292 Curiosity 3.61* 30 ,001 2.452 ,680 1.063 3.840
*. Significant op het 0.05 level (2-tailed)
5. Conclusie en discussie
In dit onderzoek is er onderzocht of het blokkeren van sociale media afleiding de focus en productiviteit van studenten kan verbeteren. Er is gebleken dat er een significant verschil bestaat tussen de pre-test, waar sociale media niet geblokkeerd is, en de post-test waarin sociale media wel geblokkeerd is. Dit significante verschil was er zowel bij de productiviteit (t(30) = 6.99, p = 0.000) als bij verschillende dimensies binnen de cognitieve absorptie schaal. Dit betekent dat er in dit onderzoek kan worden uitgegaan dat het blokkeren van sociale media tijdens het uitvoeren van academische taken de productiviteit van studenten verhoogt. De eerste hypothese (H1) in dit onderzoek kan dus worden aangenomen, en er kan gesteld worden dat het blokkeren van sociale media tijdens het uitvoeren van academische taken een positief effect heeft op de productiviteit van studenten. Ook binnen alle dimensies van de cognitieve absorptie schaal, behalve in de controle dimensie, is een significant verschil gevonden tussen de pre-test en post-test. Dit betekent dat bij het blokkeren van sociale media afleiding de cognitieve absorptie rond computer gebruik tijdens het uitvoeren van academische processen verhoogd wordt. Binnen deze cognitieve absorptie was ook de focus een belangrijk aspect dat tussen de groepen significant verschilde (t(30) = 7.36, p = 0.000). Zo kan geconcludeerd worden dat ook de focus van de studenten bij het blokkeren van sociale media wordt verhoogd. Ook de tweede hypothese in ons onderzoek kan worden aangenomen en er kan geconcludeerd worden dat het blokkeren van online afleiding tijdens het uitvoeren van academische taken een positief effect heeft op de focus van studenten. Dit betekent dat blokkeerprogramma’s de studenten dus daadwerkelijk kunnen helpen bij het uitvoeren van academische taken. Dit komt doordat de focus en de productiviteit van de studenten door het blokkeren van sociale media wordt verhoogd. Daarnaast is binnen de Smart PLS analyse gebleken dat de overige factoren binnen het cognitieve absorptie model goede voorspellers zijn voor de productiviteit en focus. Wanneer studenten hun focus zouden willen verbeteren, zouden studenten ook profijt kunnen hebben van het verhogen van de temporal dissociation en in mindere mate van heightened enjoyment, control en curiosity. Voor het verhogen van de productiviteit zou de student er ook goed aan doen om de temporal dissociation tijdens het studeren te verhogen. Echter liet de analyse zien dat een verlaging
14
van heightened enjoyment en curiosity ook een verhoging van de productiviteit betekent. Wanneer studenten tijdens het studeren minder plezier heeft en zich minder nieuwsgierig opstelt, verhoogt het dus de productiviteit van studenten. Andersom geredeneerd kan het ook betekenen dat studenten die productief werken de ervaring als minder plezierig ervaren en minder nieuwsgierig waren.
5.1 Methodologische verklaring
De resultaten in dit onderzoek zijn in lijn met de besproken theorieën en onderzoeken binnen het theoretisch kader. De verhoging van de productiviteit en de focus zijn terug te herleiden naar de cognitieve processen die zich afspelen. Deze cognitieve processen zijn besproken aan de hand van verschillende theorieën en onderzoeken.
Studenten worden tijdens het uitvoeren van academische processen afgeleid door sociale media. Dit kan komen door zowel de geluiden en trillingen afkomstig van notificaties en berichten als door de interne drang om de sociale media te bekijken. Wanneer deze afleiding niet geblokkeerd wordt, zal de student steeds verleid worden om de sociale media te bekijken op de mobiele telefoon of op de laptop. Het gevolg hiervan is dat de student naast het uitvoeren van academische processen ook constant bezig is met het uitvoeren van andere cognitieve processen. Binnen zowel de cognitive load theory (Sweller, 1988) als de threaded cognition theory (Salvucci & Taatgen, 2008) wordt beschreven dat de aandacht van mensen gelimiteerd is en het steeds wisselen van taak een negatieve invloed heeft op het uitvoeren van de aanvankelijk taak. In dit geval bekent het dat bij de student zowel cognitieve processen bezig zijn met het verwerken van leerstof als met de interactie met sociale media. De aandacht wordt dus tussen de verschillende taken verdeeld. Door het limiet aan cognitieve capaciteit kan de student zich niet meer goed focussen op de academische taken. Aanvullend kost het wisselen tussen verschillende taken tijd en duurt het even voordat de volledige aandacht weer bij de taak is. Doordat er minder efficiënt gewerkt kan worden, wordt ook de productiviteit van de studenten verlaagd.
Wanneer sociale media geblokkeerd wordt, wordt de student niet meer blootgesteld aan de externe afleiding van sociale media. Zo komen er geen berichten en notificaties meer binnen die de aandacht van de studenten kan afleiden. De interne afleiding van de student is wel nog deels aanwezig, maar ook hier heeft de student wellicht profijt van de sociale media blokkade. De drang om de sociale media te bezoeken kan namelijk niet beantwoord worden aangezien sociale media geblokkeerd is. Hierdoor kan de student meer en langer zijn aandacht besteden aan het uitvoeren van academische taken. De verhoging van de focus en productiviteit die bij de studenten gemeten is, is dus voornamelijk te wijten aan de langere en beter gefocuste periodes waarin academische taken worden uitgevoerd.
5.2 Beperkingen
Bij het interpreten van de resultaten van dit onderzoek moet er rekening worden gehouden met bepaalde beperkingen. Bij vervolgonderzoek dat gelijkvormig van aard is, kan hier in de toekomst rekening mee worden gehouden.
Doordat de participanten in dit onderzoek zijn geselecteerd aan de hand van convenience sampling, wordt de generaliseerbaarheid van het onderzoek ten opzichte van de gehele populatie verminderd. Daarnaast is de man - vrouw verdeling en de universiteit – hbo verdeling ook niet gelijk verdeeld. Zo waren er van de 31 proefpersonen maar 8 vrouw en waren er 23 man en studeerde ook maar 8 mensen
15
aan het hbo en 23 aan de universiteit. In toekomstig onderzoek zouden daarom proefpersonen gerandomiseerd gekozen moeten worden, om zo een meer representatieve steekproef te krijgen. Doordat er maar 31 proefpersonen aan dit onderzoek meededen, is er gekozen om de proefpersonen zowel te gebruiken voor de base line week als de week waarin de afleiding geblokkeerd werd. Hierdoor waren de proefpersonen in de tweede week al beter bekend met het onderzoek en de vragen van de enquête. Terwijl de proefpersonen de programma’s tijdens het uitvoeren van academische taken gebruikte, wisten ze al over de soort vragen die ze zouden krijgen. In de eerste week wisten de studenten nog niet welke vragen ze zouden krijgen. Dit heeft ervoor gezorgd dat de studenten in de tweede week een bias hadden ten opzichte van de eerste week. In vervolgonderzoek zou dit voorkomen kunnen worden door ook een controle groep binnen het onderzoek te laten deelnemen. Deze controle groep doet hetzelfde experiment, echter zal er geen interventie plaatsvinden. Dit betekent dus dat bij de controlegroep in dit onderzoek in de tweede week geen sociale media wordt geblokkeerd. Op deze manier kan gekeken worden of de eerder besproken bias daadwerkelijk aanwezig is. Het invoeren van een controlegroep verhoogt de validiteit van het onderzoek doordat je met meer zekerheid kunt concluderen dat het gevonden effect ook daadwerkelijk is ontstaan door het verschil in de blokkade van sociale media.
Tot slot was er in dit onderzoek geen zicht op de manier waarop de studenten gestudeerd hebben en de blokkerprogramma’s gebruikt zijn. Ondanks dat er in de tweede week nog gevraagd is of het installeren en gebruiken van de programma’s gelukt is, kan niet met zekerheid gezegd worden dat de studenten daadwerkelijk de programma’s altijd en goed gebruikt hebben. In vervolgonderzoek zou daarom voor een methode gekozen kunnen worden waarin de participanten beter geobserveerd kunnen worden. Of zou er een programma ontwikkeld moeten worden waarin wordt bijgehouden hou de student gestudeerd heeft en waarin wordt bijgehouden hoe de blokkeerprogramma’s gebruikt zijn.
5.3 Vervolgonderzoek
Nu onderzocht is dat het blokkeren van sociale media de focus en productiviteit van studenten kan verhogen tijdens het uitvoeren van academische taken, zal er vervolgonderzoek nodig zijn om te onderzoeken hoe deze programma’s het best geïmplementeerd kunnen worden.
Zo is het belangrijk dat goed wordt onderzocht of deze programma’s wel daadwerkelijk effect hebben op alle studenten en niet op een specifieke groep. Zo zullen er mogelijk bepaalde groepen studenten zijn die juist geen profijt hebben en waarbij de blokkade mogelijk kan leiden tot frustraties. Zo zouden studenten met bepaalde persoonlijke eigenschappen vatbaarder kunnen zijn voor afleiding dan andere. Dit is ook gebleken uit onderzoek van Mark et al. (2018), waarin naar voren kwam dat informatiewerkers die meer werden afgeleid door sociale media ook het meest profiteerde van de programma’s. Daarnaast werd gevonden dat mensen met mindere zelfbeheersing bij het blokkeren van bepaalde sites wel verhoogde focus hadden maar ook meer stress ervaarde bij het uitvoeren van werk. In dit onderzoek is er alleen gekeken naar studenten die studeren op een universiteit of hbo. Echter laat onderzoek van Martin et al. (2018) zien dat sociale media gebruik onder tieners ook enorm hoog is. In toekomstig onderzoek zou er daarom dus ook gekeken kunnen worden naar deze groep.
Daarnaast is het ook belangrijk om vast te stellen op welke manier blokkeerprogramma’s het beste werken. Blokkeerprogramma’s kunnen zo worden ingericht dat studenten zelf het programma moet
16
aanzetten en zelf kunnen kiezen welke sociale media geblokkeerd wordt. Ook zou het juist zo kunnen worden ingericht dat op bepaalde plekken de sociale media sites niet meer toegankelijk zijn voor de studenten. Echter is het hiervoor wel van belang dat goed wordt onderzocht of wel alle studenten er profijt van hebben en of het ethisch verantwoordelijk is om op deze manier sociale media te blokkeren.
6. Dankwoord
Ik zou allereerst graag mijn begeleider Tjomme Schilstra enorm willen bedanken voor alle gesprekken, feedback en de prettige werksfeer. In deze 5 maanden tijd heb ik enorm veel geleerd. Niet alleen op het wetenschappelijke vlak, maar ook op het persoonlijke vlak. Daarnaast zou ik graag de tweede lezer Roman Pankow willen bedankten voor het beoordelen van mijn scriptie. Ook zou ik alle participanten die hebben deelgenomen aan het onderzoek willen bedanken voor hun bijdrage, zonder hen had ik dit onderzoek niet kunnen uitvoeren.
17
7. Literatuur
Agarwal, R., & Karahanna, E. (2000). Time flies when you're having fun: Cognitive absorption and beliefs about information technology usage. MIS quarterly, 665-694.
Bowman, L. L., Levine, L. E., Waite, B. M., & Gendron, M. (2010). Can students really multitask? An experimental study of instant messaging while reading. Computers & Education, 54(4), 927–931. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2009.09.024
Centraal Bureau Statistiek (2019). Internet; toegang, gebruik en faciliteiten. Op internet:
https://opendata.cbs.nl/statline/#/CBS/nl/dataset/83429ned/table?fromstatweb, geraadpleegd op: 29 maart 2020.
Cheever, N. A., Rosen, L. D., Carrier, L. M., & Chavez, A. (2014). Out of sight is not out of mind: The impact of restricting wireless mobile device use on anxiety levels among low, moderate and high users. Computers in Human Behavior, 37, 290-297.
Chen, Q., & Yan, Z. (2016). Does multitasking with mobile phones affect learning? A review. Computers in Human Behavior, 54, 34-42.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.
Etikan, I., Musa, S. A., & Alkassim, R. S. (2016). Comparison of convenience sampling and purposive sampling. American journal of theoretical and applied statistics, 5(1), 1-4.
Feng, S., Wong, Y. K., Wong, L. Y., & Hossain, L. (2019). The internet and Facebook usage on academic distraction of college students. Computers & Education, 134, 41-49.
Flanigan, A. E., & Babchuk, W. A. (2020). Digital distraction in the classroom: exploring instructor perceptions and reactions. Teaching in Higher Education, 1-19.
Giunchiglia, F., Zeni, M., Gobbi, E., Bignotti, E., & Bison, I. (2018). Mobile social media usage and academic performance. Computers in Human Behavior, 82, 177-185.
Gupta, N., & Irwin, J. D. (2016). In-class distractions: The role of Facebook and the primary learning task. Computers in Human Behavior, 55, 1165-1178.
Johnston, W. A., & Dark, V. J. (1986). Selective attention. Annual review of psychology, 37(1), 43-75.
Levine, L. E., Waite, B. M., & Bowman, L. L. (2007). Electronic media use, reading, and academic distractibility in college youth. CyberPsychology & Behavior, 10(4), 560-566.
Mark, G., Czerwinski, M., & Iqbal, S. T. (2018). Effects of individual differences in blocking workplace distractions. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-12).
Mark, G., Iqbal, S., & Czerwinski, M. (2017). How blocking distractions affects workplace focus and productivity. In Proceedings of the 2017 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2017 ACM International Symposium on Wearable Computers (pp. 928-934).
Martin, F., Wang, C., Petty, T., Wang, W., & Wilkins, P. (2018). Middle school students’ social media use. Journal of Educational Technology & Society, 21(1), 213-224.
18
Marotta, V., & Acquisti, A. (2017). Online Distractions, Website Blockers, and Economic Productivity: A Randomized Field Experiment. Preliminary Draft.
Mendoza, J. S., Pody, B. C., Lee, S., Kim, M., & McDonough, I. M. (2018). The effect of cellphones on attention and learning: The influences of time, distraction, and nomophobia. Computers in Human Behavior, 86, 52-60.
McCoy, B. R. (2016). Digital distractions in the classroom phase II: Student classroom use of digital devices for non-class related purposes.
Norman, G. (2010). Likert scales, levels of measurement and the “laws” of statistics. Advances in health sciences education, 15(5), 625-632.
Saadé, R., & Bahli, B. (2005). The impact of cognitive absorption on perceived usefulness and perceived ease of use in on-line learning: an extension of the technology acceptance model. Information & management, 42(2), 317-327.
Salvucci, D. D., & Taatgen, N. A. (2008). Threaded cognition: An integrated theory of concurrent multitasking. Psychological review, 115(1), 101.
Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive science, 12(2), 257-285.
Winter, J., Cotton, D., Gavin, J., & Yorke, J. D. (2010). Effective e-learning? Multi-tasking, distractions and boundary management by graduate students in an online environment. ALT-J, 18(1), 71-83.
Yıldız Durak, H. (2018). What would you do without your smartphone? Adolescents’ social media usage, locus of control, and loneliness as a predictor of nomophobia.
Zureick, A. H., Burk‐Rafel, J., Purkiss, J. A., & Hortsch, M. (2018). The interrupted learner: How distractions during live and video lectures influence learning outcomes. Anatomical sciences education, 11(4), 366-376.
19
Appendix A
Instructies week 2
In week 2 zul je gebruik maken van een programma op je computer en op je mobiel om sociale media te blokkeren tijdens het maken van studiewerk/studeren. Het programma dat je zult gebruiken op je laptop/computer heet Coldturkey. Coldturkey is een programma dat afleidende websites voor een bepaalde tijd kan blokkeren zodat jij je beter kunt richten op studeren. Op je IPhone zal je gebruik maken van de ‘Apparaat vrije tijd’ functie binnen de Schermtijd in je Instellingen.
Uitleg gebruik Coldturkey
Om Coldturkey te kunnen gebruiken zal deze gedownload moeten worden op je computer/laptop. Dit kan gratis via de volgende link: https://getcoldturkey.com/ . Kies de gratis versie en volg de stappen om het te installeren.
Coldturkey heeft een vooringestelde ‘distraction’ lijst waarin de meest sociale media sites al in staan. Als hier sociale media sites in staan die je wel gebruikt, voeg deze dan toe. Als er andere sites in staan die je wel wilt gebruiken tijdens het studeren kun je deze uit de lijst verwijderen.
Om de sociale media sites te blokkeren moet je een timer zetten om zo voor een bepaalde tijd de sites te blokkeren. Je bepaald zelf de eindtijd, dus als je een uur wilt studeren kan je de eindtijd op een uur zetten vanaf het moment dat je begint.
Het kan zijn dat Coldturkey vraagt een extensie te installeren op je browser, dit is nodig om uiteindelijk de sites te blokkeren. Dus als dit gevraagd wordt, accepteer het bericht en dan zal die automatische de extensie installeren.
Let op. Je kunt op geen mogelijkheid de sites wel bereiken als je ze eenmaal geblokkeerd hebt dus zet
alleen de timers voor de tijd dat je wilt studeren.
Uitleg gebruik Apparaat vrije tijd
Voor het blokkeren van sociale media apps op je mobiel, ga je naar de instellingen en dan naar schermtijd. Hier zie je een kopje met Apparaat vrije tijd. Zet de Apparaatvrije tijd aan en bepaal vervolgens welke dag en tijd jij de sociale media wilt blokkeren (wanneer je gaat studeren dus). Als er apps zijn die je wel wilt gebruiken naast sociale media tijdens het studeren, kun je deze binnen het kopje ‘Altijd toegestaan’ binnen schermtijd toevoegen.
20
Appendix B
Enquête
Productiviteit
PR1. Ik heb deze week bereikt wat ik gepland had te bereiken. PR2 Ik was efficiënt bij het uitvoeren van mijn werk
PR3. Ik ben tevreden over wat ik heb bereikt. PR4. Ik heb mijn tijd effectief beheerd
PR5. * Ik ben tevreden over de kwaliteit van het werk dat ik heb geleverd. PR6. Over het algemeen, ben ik erg productief geweest.
Temporal Dissociation
TD1. De tijd lijkt snel voorbij te gaan als ik de computer gebruik tijdens het studeren. TD2. Soms verlies ik de tijd uit het oog wanneer ik de computer gebruik tijdens het studeren. TD3. De tijd vliegt voorbij als ik de computer gebruik tijdens het studeren.
TD4. Meestal als ik de computer gebruik tijdens studeren, besteed ik uiteindelijk meer tijd dan ik had
gepland.
TD5. Voor schoolwerk breng ik vaak meer tijd op de computer door dan ik had bedoeld. Focused Immersion
FI1. Terwijl ik de computer gebruik om te studeren, kan ik de meeste andere afleidingen blokkeren. FI2. Terwijl ik de computer gebruik om te studeren, ga ik volledig op in wat ik doe.
FI3. Terwijl ik op de computer zit om te studeren, word ik ondergedompeld in de taak die ik uitvoer. FI4. * ** Als ik op de computer zit om te studeren, word ik heel gemakkelijk afgeleid door andere
attenties.
FI5. Terwijl ik op de computer zit om te studeren, wordt mijn aandacht niet zo gemakkelijk afgeleid. Heightened Enjoyment
HE1. Ik heb veel plezier in de interactie met de computer tijdens het studeren. HE2. De computer gebruiken tijdens het studeren geeft mij veel plezier. HE3. Ik gebruik de computer graag tijdens het studeren.
HE4. * ** De computer gebruiken tijdens het studeren verveelt me. Control
C01. Als ik de computer gebruik om te studeren, heb het gevoel dat ik de controle heb.
C02. ** Ik heb het gevoel dat ik tijdens het studeren geen controle heb over mijn interactie met de
computer.
C03. Tijdens het studeren kan ik de interactie met mijn computer regelen.
C04. * Tijdens het studeren, heb ik het gevoel dat ik de controle heb over wat ik op mijn computer
doe.
Curiosity
CU1. De computer gebruiken om te studeren wekt mijn nieuwsgierigheid op. CU2. Interactie met de computer om te studeren maakt me nieuwsgierig. CU3. De computer gebruiken om te studeren wekt mijn verbeeldingskracht.
CU4 Het gebruik van de computer om te studeren verhoogt mijn interesse in nieuwe kennis.
* Vraag verwijderd uit data. ** Vraag omgekeerd gesteld.
