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1. Introducción
En el ámbito educativo, es crucial identificar factores que afecten el desarrollo de los estudiantes, como el uso inapropiado o la adicción a internet. El fácil acceso a estas herramientas puede ser riesgoso sin un control adecuado de padres y maestros. Es fundamental fomentar en los estudiantes un uso correcto y responsable de internet (López-de-Ayala, Vizcaíno-Laorga y Montes-Vozmediano, 2020).
La Biblioteca Nacional de Medicina (NIH, 2023): define la adicción como un comportamiento patológico que refleja la incapacidad de superar un hábito, manifestándose como un deseo insaciable de consumir una sustancia o realizar una acción. Implica dependencia emocional y física creciente. El uso excesivo de internet, especialmente redes sociales, puede considerarse una adicción en adolescentes, causando conflictos, irritabilidad y bajo rendimiento escolar (Tserkovnikova, Shchipanova, Uskova, Puzyrev y Fedotovskih, 2016).
El uso indebido o adictivo del internet puede acarrear consecuencias en la salud mental de los jóvenes además de la privación del tiempo destinado a otro tipo de actividades tales como deportes o actividades de socialización con pares (Oliva, 2002). Estas consecuencias pueden acompañarse de pensamientos negativos recurrentes que se evidenciarán en situaciones sociales como aislamiento y problemas que se desencadenan en conflictos familiares e incluso personales (Eimani y Shirali, 2015).
En tanto, Small et al. (2020a): indican que la adicción a Internet puede causar aislamiento social, baja autoestima y dependencia a largo plazo por uso excesivo de redes sociales. Por su parte, Li et al. (2021): señalan consecuencias como dificultades relacionales, ansiedad, depresión, soledad y riesgos psicosociales, incluyendo acoso, falseamiento de identidad y posible victimización.
Acorde con Amoroso (2018a): estudió la adicción a redes sociales y su relación con la adaptación conductual en 218 jóvenes de Ambato, Ecuador. El estudio reveló que un porcentaje significativo no presentaba síntomas de saliencia (40,58%) ni modificación del humor (40,58%). El 34,05% no mostró dificultades por el uso de redes sociales, el 44,20% no tuvo problemas sociales, el 48,55% no reportó problemas de salud, y el 36,95% no experimentó problemas personales relacionados.
Por otro lado, en la investigación de Caro (2017a): manifiesta un aumento en adicciones comportamentales, incluyendo las tecnológicas. Aunque se debate su clasificación como enfermedades mentales, es importante distinguir entre disfunciones transitorias y patologías. El uso de tecnología se considera un proceso adaptativo a nuevas situaciones.
Existe debate sobre si las adicciones tecnológicas son enfermedades adictivas. Aunque hay evidencia de cambios cerebrales similares a las adicciones a sustancias, no hay consenso sobre su clasificación como enfermedad (Caro, 2017b). Estudios sugieren que el uso excesivo de tecnología, especialmente dispositivos móviles y redes sociales, puede asociarse con problemas de salud mental, afectar el rendimiento académico, la productividad laboral y las relaciones interpersonales (Pinargote-Baque y Cevallos-Cedeño, 2020).
En referencia al tema, Tassé, Luckasson y Schalock (2016): definen la adaptación conductual como habilidades esenciales desarrolladas para funcionar eficazmente en el entorno social. En la era digital, esta adaptación es crucial, especialmente para adolescentes. El uso inadecuado de internet puede llevar a hábitos perjudiciales que afecten el desarrollo social y la capacidad adaptativa.
La conducta adaptativa no se limita a su terminología, sino que abarca factores sociales, escolares, personales y familiares a lo largo del desarrollo humano. El entorno juega un papel crucial en la adquisición de experiencias que se convierten en aprendizajes. Esta adaptación va más allá de las habilidades conceptuales, incluyendo las necesarias para enfrentar los desafíos de las tecnologías de la información y comunicación.
En este sentido, Centeno y Toro (2015): resaltan la importancia de adquirir habilidades para enfrentar situaciones difíciles en actividades académicas, lo que desarrolla la conducta adaptativa. Este proceso no se limita a habilidades individuales, sino que está influenciado por factores sociales, escolares, personales y familiares adquiridos durante el desarrollo humano. El entorno y las experiencias son cruciales, ya que estas habilidades se aplican en diversos contextos.
La adquisición de habilidades adaptativas es crucial para el éxito en el entorno digital y el bienestar psicoemocional. La literatura de psicología y salud mental enfatiza la necesidad de abordar la adicción a internet desde la perspectiva de la conducta adaptativa, promoviendo estrategias para un uso saludable de las tecnologías digitales (Amoroso, 2018b).
La identificación temprana de la adicción a internet en adolescentes es crucial para prevenir un amplio rango de consecuencias negativas. Si no se aborda oportunamente, este problema puede impactar severamente el desarrollo integral del joven.
Las repercusiones abarcan desde el deterioro de la salud física, con problemas posturales y musculares, hasta el ámbito social, donde se observa un debilitamiento de las relaciones interpersonales. Además, puede afectar negativamente el rendimiento académico y generar dificultades económicas. En el plano emocional, puede ocasionar conflictos familiares y problemas en las relaciones románticas, comprometiendo así el bienestar general del adolescente en múltiples aspectos de su vida. (Amoroso, 2015c); (Small, Lee, Kaufman, Jalil, Siddarth, Gaddipati, Moody y Bookheimer, 2020b).
Por lo expuesto se considera pertinente el propósito de la investigación, el cual es identificar las áreas de la vida cotidiana donde se presenta el mal uso del internet por parte de los adolescentes y cuál es la relación con su adaptación conductual. La población que fueron partícipes de esta investigación, al encontrarse en una etapa en donde están presentes cambios a nivel físico, psicológico entre otros, atravesaron una crisis sanitaria por el COVID-19 que cambio totalmente la manera de continuar los estudios en la secundaria.
Es por ello que a través de las clases virtuales en las cuales estuvieron inmersos, presentaron un constante uso de herramientas tecnológicas al igual que el acceso a las mismas, consecuentemente adoptaron conductas adaptativas que fueron afectando al buen uso del tiempo por la frecuencia en la que se usa el internet, posteriormente generando consecuencias a largo plazo (Figueroa, Morales y Morales, 2021).
2. Metodología
El estudio sigue un paradigma postpositivista, analizando la relación entre adicción a internet y adaptación conductual en adolescentes. Utiliza un enfoque cuantitativo, con diseño no experimental y transversal. Es de alcance descriptivo y correlacional, buscando describir la relación entre las variables sin establecer causalidad. Se emplean datos numéricos y técnicas estadísticas para un análisis objetivo, reconociendo las limitaciones en la evaluación de esta relación (Hernández, Fernández y Baptista, 2014).
Se utilizó una muestra no probabilística discrecional de 205 estudiantes de octavo, noveno y décimo nivel de Educación Básica General de la Unidad Educativa “Inés Cobo Donoso” en Pujilí. Se aplicaron consentimientos informados, respetando la privacidad, confidencialidad y anonimato de los participantes, y se obtuvo autorización de los padres para la participación de los adolescentes en la investigación.
Se empleó la técnica psicométrica con dos reactivos. Para evaluar conductas adaptativas se utilizó el Inventario de Adaptación de Conducta (IAC) (De la Cruz y Cordero, 2015a). Este instrumento mide el comportamiento adaptativo de adolescentes en ámbitos personal, familiar, educativo y social. Consta de 123 ítems de respuesta sí/no, con duración aproximada de 30 minutos. Aplicable individual o colectivamente a jóvenes de 11 a 18 años.
Así, los diferentes aspectos que evalúa este inventario se agrupan en bloques organizados a partir de una pregunta que los engloba a cada uno. De esta manera al sumar los puntos de cada uno de estos ítems para cada aspecto se tendrían los siguientes puntajes máximos:
Adaptación Personal 30 puntos.
Adaptación Familiar 30 puntos.
Adaptación Escolar 33 puntos.
Adaptación Social 30 puntos.
En cuanto a su fiabilidad se ha confirmado que para cada una de las dimensiones los valores de confiabilidad son mayores a 0,80 en todos los casos: adaptación personal 0,81, adaptación familiar: 0,85, Adaptación escolar: 0,85, Adaptación social: 0,82, Global: 0.97 (De la Cruz y Cordero, 2015b).
Escala de Adicción a Internet de Lima (EAIL) (Ávila, Pardo y Muñoz, 2018a). Se trata de un cuestionario desarrollado para evaluar la adicción a Internet. Consta de 11 ítems, de los cuales ocho evalúan características sintomáticas y tres evalúan características disfuncionales. El EAIL ha sido analizado en diversos estudios para determinar sus propiedades psicométricas, incluyendo su confiabilidad y validez (Ávila, Pardo y Muñoz, 2018b); (Lugo-Salazar y Pineda-García, 2021). Este test se organiza a partir de los 11 ítems con opciones de respuesta en una escala de tipo Likert de cuatro opciones y con puntajes diferentes:
La EAIL clasifica la adicción a internet en niveles: Normal, Leve, Moderado y Grave, según la puntuación obtenida. Es una herramienta útil para evaluar la adicción a Internet e identificar personas que necesitan tratamiento.
Para el análisis estadístico se utilizó el Software estadístico IBM SPSS Statistics, mediante el cual se establecieron puntos para el desarrollo de calificación:
El primer punto comprendió un análisis de las características sociodemográficas de los participantes en los que se diferenciaron rangos de edad, género, nivel de instrucción, ocupación del padre y madre, acceso a internet, uso de aparatos electrónicos, tiempo de conectividad y motivo de conectividad.
El segundo punto comprendió un análisis comparativo de las variables propuestas a investigar.
Finalmente, el tercer punto se refirió al análisis de correlación entre la Adicción al Internet y la Adaptación Conductual por medio del coeficiente de correlación de Spearman (p), para examinar la intensidad de asociación en las variables propuestas de investigación.
La recolección de datos se realizó en octubre de 2022, tras obtener los permisos institucionales necesarios. Se evaluó a los cursos seleccionados en grupos, según los horarios autorizados. Para el análisis estadístico se utilizó la prueba de Spearman, ya que no se cumplían los criterios de normalidad. Esta prueba permite determinar el grado de asociación entre las variables y su dependencia o independencia en el contexto de la investigación.
3. Resultados
3.1. Análisis del perfil sociodemográfico y el uso de dispositivos electrónicos
En cuanto al perfil de los estudiantes, tal como se puede ver en la Tabla 1. La gran mayoría de los estudiantes (94,1%) viven en una situación convivencia nuclear, (76,6%) residen en la zona urbana, (45,9%) cursa el 8vo año de Educación General Básica. A su vez, el rango de edad de los estudiantes fluctúa entre los 11 y los 16 años y la mayoría de los estudiantes tiene 12 años (82 / 205) * 100 = 40%.
Tabla 1 Perfil sociodemográfico y el uso de dispositivos electrónicos.
| Variable | Categoría | N=205 | 100% |
|---|---|---|---|
| f | % | ||
| Edad | 11 años | 9 | 4,4 |
| 12 años | 82 | 40,0 | |
| 13 años | 60 | 29,3 | |
| 14 años | 43 | 21,0 | |
| 15 años | 10 | 4,9 | |
| 16 años | 1 | 0,5 | |
| Curso | Octavo | 94 | 45,9 |
| Noveno | 50 | 24,4 | |
| Decimo | 61 | 29,8 | |
| Sector | Urbano | 157 | 76,6 |
| Rural | 48 | 23,4 | |
| Núcleo Convivencia | Nuclear | 193 | 94,1 |
| Extensa | 9 | 4,4 | |
| Ampliada | 3 | 1,5 | |
| Ocupación del Padre | Profesional | 68 | 33,2 |
| Oficio | 76 | 37,1 | |
| No trabaja | 20 | 9,8 | |
| Comerciante | 41 | 20,0 | |
| Ocupación de la Madre | Profesional | 37 | 18,0 |
| Oficio | 4 | 2,0 | |
| No trabaja | 108 | 52,7 | |
| Comerciante | 56 | 27,3 | |
| Situación Socioeconómica | Alta | 21 | 10,2 |
| Media | 174 | 84,9 | |
| Baja | 10 | 4,9 | |
| Equipo Celular | Si | 189 | 92,2 |
| No | 16 | 7,8 | |
| Tablet | Si | 18 | 8,8 |
| No | 187 | 91,2 | |
| Computadora de escritorio | Si | 66 | 32,2 |
| No | 138 | 67,3 | |
| Laptop | Si | 77 | 37,6 |
| No | 128 | 62,4 | |
| Televisor | Si | 147 | 71,7 |
| No | 58 | 28,3 | |
| Acceso a Internet | Si | 167 | 81,5 |
| No | 38 | 18,5 | |
| Consola de videojuegos | Si | 7 | 3,4 |
| No | 198 | 96,6 | |
| Gafas de realidad virtual | Si | 6 | 2,9 |
| No | 199 | 97,1 | |
| Tiempo de uso | Una hora o menos | 115 | 56,1 |
| Dos horas | 60 | 29,3 | |
| Tres horas | 14 | 6,8 | |
| Cuatro horas | 9 | 4,4 | |
| Cinco horas | 1 | 0,5 | |
| Seis horas | 1 | 0,5 | |
| Más de seis horas | 5 | 2,4 | |
| Motivo de conectividad | Clases virtuales | 63 | 30,7 |
| Redes sociales | 58 | 28,3 | |
| Juegos en línea | 23 | 11,2 | |
| Trabajo | 13 | 6,3 | |
| Páginas web | 5 | 2,4 | |
| Otro | 43 | 21,0 | |
| Actividad es de tiempo libre | Si | 201 | 98,0 |
| No | 4 | 2,0 | |
| Jugar | Si | 77 | 37,6 |
| No | 128 | 62,4 | |
| Navegar en internet y redes sociales | Si | 35 | 17,1 |
| No | 170 | 82,9 | |
| Leer | Si | 50 | 24,4 |
| No | 155 | 75,6 | |
| Actividad física | Si | 41 | 20,0 |
| No | 164 | 80,0 |
Fuente: Los Autores (2023).
La ocupación mayoritaria de los padres es la realización de un oficio (37,1%), mientras que la mayoría de las madres (52,7%) no trabajan. Estos datos son relevantes ya que permiten entender mejor las características y necesidades de este grupo de estudiantes, lo que puede ser útil para planificar y diseñar estrategias educativas efectivas de ser el caso.
En cuanto a su perfil de acuerdo con el uso de dispositivos se resalta en primer lugar que el dispositivo electrónico con mayor porcentaje de posesión es el celular (92,2%); para el caso de la Tablet solo el 8,8% manifestó poseerla, y en similar situación un 32,2% y 37,6% para computadora de escritorio y laptop respectivamente; así como también el poseer televisor en casa (71,7%). En cuanto a otros dispositivos, solo el 3,4% y 2,9% manifestó que tenían consolas de videojuegos y gafas de realidad virtual respectivamente.
En cuanto al empleo y uso de estos dispositivos la mayoría de los jóvenes manifestó usarlos una hora o menos (56,1%). El motivo principal para su conectividad es para clases virtuales (30,7%). Sin embargo, el 98,0% manifestó también que usa el internet para realizar actividades de “tiempo libre”, entre las cuales la mayoría indico que no juega (62,4%), no navegan en internet y redes sociales (82,9%) ni tampoco lo usan para leer (75,6%). Finalmente, también se destaca el hecho que el 80,0% indico no realizar actividad física.
La asociación entre variables sociodemográficas y la adicción a internet es compleja y contextual (Díaz, Arrieta y Simancas-Pallares, 2019a). Los estudios muestran resultados variados: algunos indican mayor prevalencia en mujeres (Rial, Golpe, Gómez y Barreiro, 2015); mientras otros señalan mayor propensión en hombres de zonas urbanas para el uso problemático de videojuegos (Andrade, Carbonell y López, 2019). La prevalencia de variables sociodemográficas asociadas a la adicción a internet varía según los estudios, dificultando una determinación consistente.
Los resultados indican una alta posesión de dispositivos electrónicos entre estudiantes, siendo el celular el más común. Aunque la mayoría los usa una hora o menos al día, es preocupante que el uso de Internet sea principalmente para ocio y no para fines educativos. Esto sugiere un posible uso inadecuado de la tecnología, potencialmente perjudicial para el aprendizaje. Estos hallazgos coinciden con otros estudios que muestran el uso generalizado de dispositivos móviles entre jóvenes para conectarse a Internet (Murciano-Hueso, Gutiérrez-Pérez, Martín-Lucas y Huete, 2022).
El 80,0% de estudiantes no realiza actividad física, sugiriendo un estilo de vida sedentario. Mencionando a Yang, Guo, Du, Jiang, Wang, Xiao, Wang, Lu y Guo (2018): indican que el uso excesivo de dispositivos electrónicos puede causar dependencia, falta de sueño y estrés. Es crucial fomentar un uso responsable y equilibrado de la tecnología, priorizando su aplicación educativa y productiva.
3.2. Adicción al internet
Los datos de la Tabla 2, muestran que la mayoría de los adolescentes tienen un nivel de adicción medio o leve a internet (75,6%) mientras que el (19,5%) se encuentra en nivel moderado. Solo el 4,4% de los jóvenes encuestados tienen un nivel de adicción bajo o normal a internet, lo que sugiere que la mayoría de los jóvenes encuestados tienden a usar internet de manera regular y/o en ocasiones durante todo el día. Y solamente un joven encuestado (0,5%) tenía un nivel de adicción grave a internet. Esto significa que este joven probablemente tenga problemas significativos en su vida diaria debido a su adicción a internet.
Tabla 2 Resultado global EAIL.
| Nivel | N=205 | 100% |
|---|---|---|
| f | % | |
| Normal | 9 | 4,4 |
| Leve | 155 | 75,6 |
| Moderado | 40 | 19,5 |
| Grave | 1 | 0,5 |
Fuente: Los Autores (2023).
La mayoría de los jóvenes usa internet regularmente, con pocos casos de baja adicción. Dado el impacto potencial en la calidad de vida, es crucial continuar la investigación y proporcionar recursos para abordar el uso excesivo de internet entre adolescentes.
Aunque los jóvenes reportan poco uso de internet, la escala EAIL revela que gran parte tiene un leve grado de adicción. Esto contrasta con el estudio de Aponte, Castillo y González (2017): en Loja, donde la mayoría mostró una adicción normal (48,5%). Sin embargo, se asemeja al estudio de Díaz, Arrieta y Simancas-Pallares (2019b): con universitarios colombianos, donde la prevalencia leve fue similar (73,13%).
3.3. Adaptación conductual
En cuanto a la adaptación de la conductual, los resultados expuestos en la Tabla 3, revelan rangos mayoritariamente medios y altos de adaptación en todas las áreas, desatacándose el nivel educativo con el 100,00%, seguido del personal con 64,88%, esto indica niveles positivos en estas áreas. Sin embargo, en el nivel familiar, solamente el 36,10% obtuvo niveles altos de adaptación lo que da cuenta que este nivel es en el que existirían mayores complicaciones en cuanto a esta. Esto también si se revisa que los niveles de media, desviación estándar, puntajes mínimos y máximos han sido los más bajos en la adaptación familiar en comparación al resto.
Tabla 3 Resultados IAC.
| Nivel | Variable | N=205 | 100% | Media | Desviación | Mínimo | Máximo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| f | % | ||||||
| Personal | Medio | 72 | 35,12 | 63,21 | 6,25 | 45,00 | 84,00 |
| Alto | 133 | 64,88 | |||||
| Familiar | Medio | 131 | 63,90 | 58,29 | 6,03 | 38,00 | 80,00 |
| Alto | 74 | 36,10 | |||||
| Educativo | Medio | 0 | 0,00 | 71,88 | 8,08 | 39,00 | 97,00 |
| Alto | 205 | 100,00 | |||||
| Social | Medio | 86 | 41,95 | 61,90 | 6,42 | 42,00 | 82,00 |
| Alto | 119 | 58,05 | |||||
| Global | Medio | 64 | 31,22 | 255,29 | 20,38 | 165,00 | 343,00 |
| Alto | 141 | 68,78 |
Fuente: Los Autores (2023).
Estos resultados son diferentes por ejemplo a lo encontrado por Calderón y Valenzuela (2022): quienes también evaluaron la adaptación en estudiantes ecuatorianos, pero encontraron que la dimensión de menor adaptación fue la escolar, mientras que la familiar fue media, la personal y social altas. Por su parte el estudio de Huaman (2021): realizado en estudiantes peruanos encontró otros resultados porque la menor adaptación se dio en el ámbito social y la más alta en la escolar.
La mayoría de los adolescentes evaluados mostraron puntuaciones altas en los niveles del IAC. En el área personal, presentan una correcta autopercepción. En el área familiar, la mayoría puntuó en rango medio, indicando adecuada convivencia y aceptación de reglas. En el área educativa, puntuaron alto, reflejando buen ajuste a reglas académicas. En el área social, la mayoría se ubicó en rango alto, sugiriendo una adaptación satisfactoria con sus pares.
3.4. Análisis de correlación
El análisis estadístico examina la relación entre la adicción a Internet (medida por el test EAIL) y la adaptación conductual en sus dimensiones personal, familiar, educativa, social y global. La tabla 4 muestra las correlaciones de Pearson entre estas variables.
Los resultados obtenidos indican que la adicción a Internet está negativamente correlacionada con todas las dimensiones de la adaptación conductual, así como con el valor global del índice. Las correlaciones son estadísticamente significativas, con valores de p < 0.01 para las correlaciones entre la adicción a Internet y la adaptación conductual personal, educativa, social y global, y p < 0.05 para la correlación entre la adicción a Internet y la adaptación conductual familiar.
La Tabla 4 muestra que para todas las variables cruzadas hay correlaciones negativas significativas entre la adicción al internet y la adaptación conductual en todas las dimensiones: personal (.0.202, p < 0.01), familiar (.0.176, p < 0.05), educativa (.0.297, p < 0.01), social (.0.352, p < 0.01) y global (.0.367, p < 0.01). Al ser valores negativos en todos los casos, se trata de correlaciones negativas, situación que sugiere que cuanto mayor sea la adicción al internet, menor será la adaptación conductual en todas las dimensiones mencionadas, pero en diferentes grados, ya que al no ser valores tan cercanos a -1 no son correlaciones negativas perfectas.
Tabla 4 Correlación estadística entre los resultados IAC y EAIL.
| PERSONAL | FAMILIAR | EDUCATIVA | SOCIAL | IAC GLOBAL | |
|---|---|---|---|---|---|
| Características sintomatológicas | -,220** | -,142* | -,295** | -,365** | -,362** |
| Características disfuncionales | -0,073 | -,155* | -,164* | -,154* | -,205** |
| Adicción internet global | -,202** | -,176* | -,297** | -,352** | -,367** |
Fuente: Los Autores (2023).
**La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral).
*La correlación es significativa en el nivel 0,05 (bilateral).
Los resultados, aquí indican que existe una relación negativa significativa entre la adicción al internet y la adaptación conductual en diferentes dimensiones, lo que sugiere que la adicción al internet puede afectar negativamente el funcionamiento conductual en diferentes ámbitos de la vida.
Estudios similares muestran que individuos con adicción a Internet presentan pérdida de control y uso desadaptativo recurrente. Al respecto, Kim, Kim y Choi (2017): demostraron que el uso indebido de Internet se asocia con déficits en el procesamiento cognitivo-emocional, alta sensibilidad a recompensas, control deficiente de impulsos y deterioro en la toma de decisiones. Por otra parte, Atoum y Wasffi (2015): encontraron que dimensiones de adaptación psicosocial, horas de uso y años de uso de Internet predicen la adicción. Además, la adaptación psicosocial era superior en estudiantes no adictos comparados con los adictos.
4. Conclusiones
Los resultados de este estudio revelan una relación negativa significativa entre la adicción a internet y la adaptación conductual en adolescentes, lo que sugiere que el uso excesivo de internet puede tener un impacto perjudicial en el desarrollo psicosocial de los jóvenes.
La mayoría de los adolescentes evaluados (75,6%) mostraron un nivel leve de adicción a internet, lo que indica un uso frecuente pero no necesariamente problemático. Sin embargo, este hallazgo contrasta con el autoreporte de bajo uso, sugiriendo una posible subestimación del tiempo real dedicado a actividades en línea.
En cuanto a la adaptación conductual, los resultados fueron generalmente positivos, con niveles altos en las áreas educativa y personal. No obstante, el área familiar mostró los niveles más bajos de adaptación, lo que podría indicar la necesidad de fortalecer las relaciones familiares en el contexto del uso de internet.
La correlación negativa entre la adicción a internet y todas las dimensiones de la adaptación conductual sugiere que, a mayor adicción a internet, menor es la capacidad de adaptación en los ámbitos personal, familiar, educativo y social.
Es notable la alta posesión de dispositivos electrónicos, especialmente teléfonos celulares, entre los adolescentes. Aunque reportan un uso moderado, el hecho de que la mayoría utilice internet principalmente para actividades de ocio plantea preocupaciones sobre el equilibrio entre el uso recreativo y educativo de la tecnología.
La baja participación en actividades físicas entre los encuestados (80,0% no realiza actividad física) es un hallazgo preocupante que merece atención, dado los beneficios conocidos del ejercicio para el bienestar físico y mental.
Estos resultados subrayan la importancia de desarrollar estrategias educativas y de intervención que promuevan un uso saludable y equilibrado de internet entre los adolescentes. Futuras investigaciones podrían explorar más a fondo los factores protectores que permiten a algunos jóvenes mantener una alta adaptación conductual a pesar del uso frecuente de internet, así como examinar las dinámicas familiares que influyen en la adaptación en este contexto digital.
Una limitación del estudio es la posible discrepancia entre el uso autoreportado de internet y los niveles de adicción medidos, lo que sugiere la necesidad de métodos más objetivos para evaluar el tiempo real dedicado a actividades en línea en futuras investigaciones.
Este estudio proporciona evidencia importante sobre la relación entre la adicción a internet y la adaptación conductual en adolescentes ecuatorianos, ofreciendo una base para el desarrollo de intervenciones educativas y políticas que promuevan un uso saludable de la tecnología en esta población.
