Algemeen
Pedagogische opdracht Mindsets op school Kindgericht onderwijs 3000 jaar denkers over onderwijs Creativiteit bevorderen Het prachtige risico van onderwijs Lezend in Biesta Wereldgericht onderwijs -1- Wereldgericht onderwijs -2- Interactiewijzer Doel van onderwijs Ondernemende pedagogen Pedagogisch kader Subjectificatie Biesta reflectie Complimenten en belonen Groepssamenstelling Verwachtingen Wij, de leraar
Overdenken en doen
Overdenken en doen Een denkpauze Leraren en leerlingen Ontwikkeling van kinderen Leren en onderwijzen Paradoxen Intern werkmodel Werkmodel leerling Zelfvertrouwen Professionalisering Faalangst begeleiden Lof der zotheid Pedagogisch contact
Klimaat
Hoge verwachtingen Pedagogisch basisklimaat Attitude in de klas Grip op de groep Groepsklimaat Groepsprocessen Klassenkracht Negatieve effecten smartphone Pedagogisch klimaat Aanraken van kinderen Pedagogisch leiderschap Pedagogische tact Groepsvorming De Ringaanpak Positive Behavior Support Veilige school Mindfulness in de klas Fysiek straffen Verbaal uiten gevoelens bevordert welbevinden? Hoe kunnen scholen discriminatie voorkomen? Werkklimaat tips
Kernkwaliteiten
Coachen van leerlingen Ik heb ook wat te vertellen Kernkwaliteiten Vragen stellen Positieve psychologie Toetsrevolutie
Pesten
Alles over pesten Cyberpesten en andere digitaal ongewenst gedrag Gevolgen van pesten Meidenvenijn Pesten groepsaanpak Pesten aanpakken Vijfsporenaanpak pesten Steungroepaanpak Pesten tips No blame-methode Pesterijen op school

 

Wat zijn effectieve interventies om digitaal ongewenst gedrag in het onderwijs tegen te gaan?

Geplaatst op 1 april 2016

Samenvatting

Cyberpesten en andere vormen van digitaal ongewenst gedrag kunnen aangrijpende ervaringen zijn voor kinderen in het primair en voortgezet onderwijs. Hoeveel kinderen er precies mee te maken hebben, is niet bekend. Bij cyberpesten lijkt het tussen 15-25% te liggen, maar sommige onderzoeken komen uit op veel hogere of lagere percentages. Digitale vormen van ongewenst seksueel gedrag, waaronder ‘grooming’, lijken vaker voor te komen: 20-66%. Uit onderzoek naar getoetste interventies leiden we af dat voorlichting, bewustwording, afspraken en onderlinge openheid belangrijke onderdelen van een succesvolle aanpak zijn. Monitoring van digitaal ongewenst gedrag is nog in ontwikkeling en effectonderzoek hiernaar moet nog op gang komen.

Cyberpesten komt in veel vormen voor, en er is weinig consensus over de definitie en prevalentiecijfers. Cyberpesten komt voor via social media (zoals Twitter, Facebook), tekstberichten (mail, sms), en games. Schattingen van het percentage kinderen en jongeren die slachtoffer zijn geweest van cyberpesten lopen sterk uiteen. Veel onderzoeken komen uit op percentages tussen 15% en 25%, met als uitersten 3% en 72%. Ook de prevalentiecijfers van digitale vormen van seksueel ongewenst gedrag lopen erg uiteen: ‘sexting’ (het digitaal versturen van seksueel getinte tekst of beeldmateriaal) tot 1-23%, ‘grooming’ (digitaal kinderlokken) 1-66%.

Effectiviteit van interventies digitaal ongewenst gedrag

Er bestaan nog maar weinig goed-onderzochte interventies specifiek tegen cyberpesten. Effectieve elementen uit bestaande methoden voor middelbare scholieren zijn onder andere: het opnemen van pestpreventie in het curriculum, het aanstellen van peer mentors (leeftijdsgenoten die slachtoffers steunen), en scholieren samen problemen laten identificeren, oplossingen bedenken en hierover de school te adviseren. Andere onderzoeken concluderen dat een succesvolle interventie een combinatie is van informatiesessies, klassessies, posters, en duidelijke regels.

Er is ook nog weinig onderzoek gedaan naar effectieve interventies tegen seksueel ongewenst digitaal gedrag. Ashurt en McAlinden (2015) pleiten dat de ontwikkeling van een interventie tegen schadelijk seksueel gedraag gericht moet zijn op competenties ontwikkelen, in plaats van alleen het ongewenst gedrag stoppen. Daders of kwetsbare jongeren moeten onder andere leren bewust na te denken over bepaalde gedragingen en sociale of visuele cues die anders automatisch seksueel werden geïnterpreteerd. Preventie van grooming is vooral gericht op voorlichting en bewustwording van jongeren, ouders en onderwijzers.

Monitoring van digitaal ongewenst gedrag

Monitoren van digitaal ongewenst gedrag op school en de mogelijkheden beperken is iets wat scholen kunnen doen, maar het is niet eenvoudig om volledig zicht te krijgen op digitale interactie. Een systeem voor het monitoren van digitaal ongewenst gedrag is SafeChat. Dit is een systeem bedacht door onderzoekers uit Duitsland en de VS dat berichten van de verzender gecodeerd naar een centrale server stuurt, om privacy te bewaren. SafeChat scant het bericht op ongepaste woorden en vervangt die door een gepast alternatief, alvorens ze naar de ontvanger door te sturen. Daarnaast biedt het systeem de mogelijkheid aan ouders of docenten om het digitale verkeer van de kinderen te limiteren. De praktische testen en onderzoek naar mogelijkheden rondom implementatie lopen nog.

Voor het monitoren van sexting en grooming zijn ook hulmiddelen ontwikkeld, bijvoorbeeld de Facebook Watchdog. Onderzoekers uit Oostenrijk hebben een plan opgesteld dat Facebook kan monitoren op digitaal ongewenst gedrag in meerdere vormen. Zo zou er beeld- en videoanalyse moeten gebeuren om pornografisch materiaal te detecteren. Technologisch gezien is dit een flinke uitdaging, en de auteurs beschrijven mogelijkheden hieromtrent. Verder zou er een social media analyse-component moeten zijn die gedrag- en stemmingsveranderingen van de gebruiker kan waarnemen, en tekstanalyse om cyberagressie te detecteren. Deze app moet nog verder uitgedacht en uiteindelijk ontwikkeld worden.

Uitgebreide beantwoording

Opgesteld door: Peter Noort en Anne Luc van der Vegt
Vraagsteller: directeur van een non-profit organisatie

Vraag

Een directeur van een non-profit organisatie die zich inzet om digitaal ongewenst gedrag binnen educatieve instellingen tegen te gaan, stelde aan de Kennisrotonde de volgende vragen:

  1. In welke mate komt digitaal ongewenst gedrag voor in het primair en voortgezet onderwijs?
  2. Wat zijn effectieve interventies om dit gedrag tegen te gaan? Welke rol kan 'monitoring' van digitaal gedrag hierbij spelen?

Kort antwoord

Cyberpesten en andere vormen van digitaal ongewenst gedrag kunnen aangrijpende ervaringen zijn voor kinderen in het primair en voortgezet onderwijs. Hoeveel kinderen er precies mee te maken hebben, is niet bekend. Bij cyberpesten lijkt het tussen 15-25% te liggen, maar sommige onderzoeken komen uit op veel hogere of lagere percentages. Digitale vormen van ongewenst seksueel gedrag, waaronder ‘grooming’, lijken vaker voor te komen: 20-66%.

Uit onderzoek naar getoetste interventies leiden we af dat voorlichting, bewustwording, afspraken en onderlinge openheid belangrijke onderdelen van een succesvolle aanpak zijn. Monitoring van digitaal ongewenst gedrag is nog in ontwikkeling, en effectonderzoek hiernaar moet nog op gang komen. Een succesvolle preventie vereist weken tot maanden.

Toelichting antwoord

Digitaal ongewenst gedrag is er in verschillende vormen. Het gaat om pesten, beledigen, lastigvallen, stalken, denigreren, misleiden, vernederen en buitensluiten (Livingstone & Smith, 2014; Smith, Thompson, & Davidson, 2014). Bij de beantwoording van de vragen maken we onderscheid tussen twee hoofdtypen van digitaal ongewenst gedrag:

  • Cyberpesten: gedrag van agressieve aard, in het Engels dikwijls aangeduid als ‘cyberbullying’, maar ook als ‘cyber agression’, ‘cyber harassment’ of ‘cyber victimization’.
  • Digitale vormen van seksueel ongewenst gedrag, e.g. ‘sexting’ en ‘grooming’.

Bij de bespreking van beide vormen van digitaal ongewenst gedraag beantwoorden we eerst vraag 1, naar de mate van voorkomen, ofwel prevalentie; vervolgens vraag 2, naar effectieve interventies.

Cyberpesten

1. Prevalentie

Cyberpesten komt in veel vormen voor, en er is weinig consensus over de definitie en prevalentiecijfers. Cyberpesten komt voor via social media (zoals Twitter, Facebook), tekstberichten (mail, sms), en games (DePaolis & Williford, 2014). Schattingen van het percentage kinderen en jongeren die slachtoffer zijn geweest van cyberpesten lopen sterk uiteen. Veel onderzoeken komen uit op percentages tussen 15% en 25% (Baek & Bullock, 2013; Dehue, 2013; Mishna, Cook, Gadalla, Daciuk, & Solomon, 2010; Smith, 2015; van Veen, 2008; Williford et al., 2013), met als uitersten 3% en 72% (Van Ouytsel, Vandebosch, Walrave, & Ponnet, 2014).

Onder middelbare scholieren rapporteert 25-30% slachtoffer van cyberpesten te zijn (Roberto, Eden, Savage, Ramos-Salazar, & Deiss, 2014a), onder jonge scholieren 14% (Fletcher et al., 2014). Een grote meta-analyse over 80 studies rapporteert een prevalentie van 15-16% van kinderen die slachtoffer zijn van cyberpesten of zelf doet aan cyberpesten (Modecki, Minchin, Harbaugh, Guerra, & Runions, 2014). Het percentage kinderen dat aan cyberpesten doet is vaak vergelijkbaar met het percentage kinderen dat slachtoffer is van cyberpesten (Modecki et al., 2014; Wolfer et al., 2014). Voor basisschoolkinderen worden prevalentiecijfers van 17-18% (DePaolis & Williford, 2014) gerapporteerd.

Op basis van al deze percentages lijkt het alsof het pesten toeneemt als kinderen ouder worden, maardaarover kunnen we geen stellige uitspraken doen. We zien bijvoorbeeld ook voor jonge kinderen tussen 4 en 9 jaar uiteenlopende prevalentiecijfers, tot 25% (Tangen & Campbell, 2010).

Veel onderzoek wijst erop dat cyberpesten minder vaak voor komt dan ‘traditionele’ vormen van pesten (Lapidot-Lefler & Dolev-Cohen, 2014; Sjursø, Fandrem, & Roland, 2015). Of dit echt zo is blijft de vraag, want veel kinderen vertellen hun ouders niet dat ze last hebben van cyberpesten (Dehue, 2013; Reed, Cooper, Nugent, & Russell, 2015), bijvoorbeeld omdat ze geloven dat ouders er niet mee kunnen helpen (von Marees & Petermann, 2012).

Een ander verschil tussen cyberpesten en traditioneel pesten is dat het slachtoffer niet altijd de identiteit van de pester kent. Studies rapporteren dat 40-50% van de slachtoffers geen idee heeft wie de dader is (DePaolis & Williford, 2014; Tankink, 2013). Ook kunnen slachtoffers van cyberpesten het pesten minder gemakkelijk ontsnappen, omdat ze thuis ook kunnen worden lastiggevallen (Lapidot-Lefler & Dolev- Cohen, 2014).

Wie worden meer gepest, meisjes of jongens? Eigenlijk weten we dat niet. Er zijn studies die rapporteren dat er geen verschil is tussen jongens en meisjes als het gaat om cyberpesten (Kowalski, Giumetti, Schroeder, & Lattanner, 2014; Roberto, Eden, Savage, Ramos-Salazar, & Deiss, 2014b), studies die zeggen dat meisjes vaker cyberpesten (Roberto et al., 2014a), en studies die zeggen dat jongens vaker cyberpesten (Wolfer et al., 2014). Wel leek er een relatie te zijn tussen specifieke vorm van online ongewenst gedrag en geslacht. Zo wordt vaak gevonden dat jongens meer geneigd zijn tot fysieke agressie en pesten, en meisjes meer verbaal en indirect, wat in theorie goed past bij de anonimiteit die internet en social media kunnen bieden. Jongens worden vaker gepest via games, en meisjes vaker via tekstberichten (DePaolis & Williford, 2014). Meisjes rapporteren vaker slachtoffer te zijn van cyberpesten, en helpen slachtoffers ook vaker (Nickerson, Singleton, Schnurr, & Collen, 2014).

2. Effectiviteit van interventies

Er bestaan nog maar weinig goed-onderzochte interventies specifiek tegen cyberpesten (Slonje, Smith, & Frisén, 2013; Williford et al., 2013). Effectieve elementen uit bestaande methoden voor middelbare scholieren zijn onder andere: het opnemen van pestpreventie in het curriculum, het aanstellen van peer mentors (leeftijdsgenoten die slachtoffers steunen), en scholieren samen problemen laten identificeren, oplossingen bedenken en hierover de school te adviseren (Paul, Smith, & Blumberg, 2010). Andere onderzoeken concluderen dat een succesvolle interventie een combinatie is van informatiesessies, klassessies, posters, en duidelijke regels (Van Ouytsel et al., 2014).

In Nederland loopt momenteel onderzoek naar 10 anti-pestprogramma’s in opdracht van het NRO onderzoek door een consortium van vier universiteiten. Dit onderzoek is gestart in 2015; resultaten worden verwacht in het voorjaar van 2017 (zie https://www.nro.nl/aanvullend-onderzoek-naar-antipestprogrammas-van-start/). Onder deze 10 programma’s zijn echter geen programma’s die specifiek op cyberpesten zijn gericht.

Monitoring van digitaal ongewenst gedrag

Monitoren van digitaal ongewenst gedrag op school en de mogelijkheden beperken is iets wat scholen kunnen doen, maar het is niet eenvoudig om volledig zicht te krijgen op digitale interactie. Scholieren zijn niet snel geneigd docenten te informeren en kennis te delen over frequentie van en nieuwe mogelijkheden tot digitaal ongewenst gedrag, wat het voor docenten lastig maakt veranderingen in cyberpestgedrag aan te pakken (Paul et al., 2010). In contrast met ‘traditioneel’ of face-to-face pesten komt cyberpesten veel vaker buiten school voor, hoewel het vaak wel relaties vanuit school betreft. Zowel ouders en docenten zijn zich vaak niet bewust van wat de kinderen aan digitale interactie hebben (Paul, Smith, & Blumberg, 2012; Reed et al., 2015).

Een systeem voor het monitoren van digitaal ongewenst gedrag is SafeChat.

  • SafeChat – Onderzoekers uit Duitsland en de VS hebben een systeem voorgesteld dat berichten van de verzender gecodeerd naar een centrale server stuurt, om privacy te bewaren. SafeChat scant het bericht op ongepaste woorden en vervangt die door een gepast alternatief, alvorens ze naar de ontvanger door te sturen. Daarnaast biedt het systeem de mogelijkheid aan ouders of docenten om het digitale verkeer van de kinderen te limiteren (Fahrnberger, Nayakt, Martha, & Ramaswamy, 2014). De praktische testen en onderzoek naar mogelijkheden rondom implementatie lopen nog.

Andere onderzochte interventies

Naast het monitoren van cyberpesten zijn er andere anti-pestprogramma’s, waarvan onderzocht wordt of ze bruikbaar zijn om cyberpesten tegen te gaan.

  • De Quality Circle-aanpak (QC) is in 1994 bedacht om pestgedrag in scholen aan te pakken. Het idee van deze aanpak is dat vrijwilligers onder de scholieren bij elkaar komen en aangemoedigd worden lopende problemen te identificeren en te analyseren, en na te denken over oorzaken en oplossingen, en die terug te koppelen naar de schoolleiding. De studies van Paul et al. (2010; 2012) onderzochten of QC geschikt kan zijn voor cyberbullying. Hoewel het programma effectief lijkt in het verminderen van negatief gedrag en het verhogen van onderlinge verantwoordelijkheid en gevoel van bekrachtiging bij scholieren, moet er nog meer onderzocht worden uitgevoerd hoe doeltreffend de methode specifiek voor cyberpesten is.
  • KiVa is een antipestprogramma dat in Finland is ontwikkeld en ook in Nederland wordt gebruikt. Deze methode is gebaseerd op het idee dat positieve veranderingen in gedrag van klasgenoten en omstanders de bekrachtiging van pesters en zo hun motivatie doet afnemen. De methode heeft twee componenten: universele en gerichte acties. Universele acties zijn het klassikaal behandelen van bewustzijn rond pestgedrag, verhoging van empathie naar slachtoffers, en strategieën aanleren om slachtoffers van pestgedrag te ondersteunen. Gerichte acties betreffen incidenten van (cyber)pesten, en wel door interventie van volwassen en ondersteuning van leeftijdsgenoten. Uit onderzoek in Finland blijkt dat de methode zich goed leent voor consistent en doeltreffend gebruik in onderwijs, en expliciteert de complexe sociale rollen (e.g. die van omstanders) rondom het pesten goed (Williford et al., 2013).

Van Kiva zijn inmiddels ook in Nederland positieve effecten aangetoond in experimenteel onderzoek. Aan dit onderzoek werd deelgenomen door ruim 4000 leerlingen in de leeftijd van 7 tot 11 jaar (Veenstra, 2015). Uit het onderzoek blijkt dat het slachtofferschap van pesten op KiVa-scholen significant meer afneemt dan op de controlescholen. Met name de indirecte vormen van verbaal en relationeel slachtofferschap worden minder.

Voor cyberpesten lijkt de effectiviteit van de methode samen te hangen met leeftijd, blijkt uit het Finse onderzoek. Bij kinderen tot 12 jaar ging implementatie van het programma samen met een significante vermindering van digitaal ongewenst gedrag. Bij hogere leeftijd kon vermindering van pestgedrag niet meer betrouwbaar worden toegeschreven aan de methode. De onderzoekers suggereren dat voor een net zo sterk effect van de methode op cyberpesten als op traditioneel pesten incorporatie van extra aspecten nodig is, zoals monitoren van digitaal gedrag in de thuissituatie door ouders (Williford et al., 2013).

  • Het Nederlandse programma Pestkoppen stoppen is door de Commissie Anti-pestprogramma’s in 2014 beoordeeld als een in potentie interessante, goedkope en laagdrempelige online interventie voor slachtoffers en dader/slachtoffers van cyberpesten 12-15 jaar VMBO. Het programma voldeed echter nog onvoldoende aan de criteria voor theoretische en empirische onderbouwing (Nederlands Jeugdinstituut, 2015). Pestkoppen stoppen wordt niet meegenomen in het bovengenoemde lopende

NRO-onderzoek.

Digitale vormen van ongewenst seksueel gedrag 

Met de grote toename van de beschikbaarheid van internet en het bezit van computers en mobiele toestellen onder jongeren worden zij vaker en op jongere leeftijd blootgesteld aan pornografische materiaal. Sociale media hebben het ook makkelijker gemaakt voor jongeren om zelf pornografisch materiaal te laten circuleren en produceren (Livingstone & Smith, 2014). Sexting is het digitaal versturen van seksueel getinte tekst of beeldmateriaal. Grooming kan worden gezien als digitaal kinderlokken. We spreken van grooming als volwassenen via het internet contact leggen met kinderen, met seksueel misbruik als uiteindelijk doel.

1. Prevalentie

Een Amerikaanse studie, waarbij kinderen tussen 10 en 17 werd gevraagd of ze het afgelopen jaar digitaal contact hebben gehad waarbij er gevraagd werd naar intieme informatie of seksuele handelingen, beschreef een prevalentie van sexting van 2% bij 10-12-jarigen tot 14% onder 16-17- jarigen (Jones, Mitchell, & Finkelhor, 2012). Als sexting kan worden gedefinieerd als het verschijnen in, genereren van of ontvangen van seksueel suggestieve afbeeldingen is de prevalentie onder jongeren 9,6% (Mitchell, Finkelhor, Jones, & Wolak, 2012). Volgens onderzoek ziet één op de drie Nederlandse jongeren tussen 12 en 17 online ongewenst seksuele afbeeldingen. Voor jongeren tussen 10 en 17 jaar oud in de VS en andere Europese landen lag dit rond de 23%. Ongewenste seksuele verzoeken kwam voor bij 1-5% van jongeren in de meeste Europese landen, en 1-10% in de VS (Graaf & Kerstens, 2015).

Er kan echter pas van grooming gesproken worden wanneer er een volwassene bij betrokken is. Zo’n 2% van politiezaken per jaar (in Verenigd Koninkrijk) is gerelateerd aan grooming, maar dit is waarschijnlijk veel lager dan de daadwerkelijke prevalentie (Whittle, Hamilton-Giachritsis, Beech, & Collings, 2013). Grooming wordt, zoals meer zedendelicten, ondergerapporteerd. Cijfers uit andere onderzoeken suggereren dat 20-66% van kinderen tussen 9 en 18 online is benaderd met seksuele
verzoeken (Kloess, Beech, & Harkins, 2014).

Delinquenten gaan gevarieerd te werken, maar bijna altijd is er sprake van het opbouwen van een vertrouwensband en het manipuleren van het slachtoffer.

2. Effectiviteit van interventies

Er is nog weinig onderzoek gedaan naar effectieve interventies tegen seksueel ongewenst digitaal gedrag. Ashurt en McAlinden (2015) pleiten dat de ontwikkeling van een interventie tegen schadelijk seksueel gedraag gericht moet zijn op competenties ontwikkelen, in plaats van alleen het ongewenst gedrag stoppen. Daders of kwetsbare jongeren moeten onder andere leren bewust na te denken over bepaalde gedragingen en sociale of visuele cues die anders automatisch seksueel werden
geïnterpreteerd.

Preventie van grooming is vooral gericht op voorlichting en bewustwording van jongeren, ouders en onderwijzers (Whittle et al., 2013).

Monitoring van digitale vormen van ongewenst seksueel gedrag

Voor het monitoren van sexting en grooming zijn ook hulmiddelen ontwikkeld, bijvoorbeeld de Facebook Watchdog.

  • Facebook Watchdog – Het gebruik van Facebook is erg hoog onder jongeren. Op dit platform komt zowel cyberpesten als stalken en online grooming ook voor. Onderzoekers uit Oostenrijk hebben een plan opgesteld dat Facebook kan monitoren op digitaal ongewenst gedrag in meerdere vormen. Zo zou er beeld- en videoanalyse moeten gebeuren om pornografisch materiaal te detecteren (Rybnicek, Poisel, & Tjoa, 2013). Technologisch gezien is dit een flinke uitdaging, en de auteurs beschrijven mogelijkheden hieromtrent. Verder zou er een social media analyse-component moeten zijn die gedragen  stemmingsveranderingen van de gebruiker kan waarnemen, en tekstanalyse om cyberagressie te detecteren. Deze app moet nog verder uitgedacht en uiteindelijk ontwikkeld worden.

Conclusie

Cyberpesten komt, afhankelijk van definitie en vorm, voor bij uiteenlopende percentages van scholieren. Veel studies komen uit op 15-25%. Over prevalentie van digitale vormen van seksueel ongewenst gedrag lopen cijfers erg uiteen: ‘sexting’ tot 1-23%, ‘grooming’ 1-66%.

Zowel voor cyberpesten als voor digitale vormen van ongewenst seksueel worden systemen ontwikkeld voor het monitoren van dit type gedrag. Tot op heden is weinig bekend over de effectiviteit van monitoring. Er zijn nog te weinig getoetste interventies, maar voorlichting, bewustwording, afspraken en onderlinge openheid lijken belangrijke onderdelen van een succesvolle aanpak.

Geraadpleegde bronnen

1 Ashurst, L., & McAlinden, A.-M. (2015). Young people, peer-to-peer grooming and sexual offending: Understanding and responding to harmful sexual behaviour within a social media society. Probation Journal, 62(4), 374-388. doi:10.1177/0264550515619572
2 Baek, J., & Bullock, L. M. (2013). Cyberbullying: a cross-cultural perspective. Emotional and Behavioural Difficulties, 19(2), 226-238. doi:10.1080/13632752.2013.849028
3 Dehue, F. (2013). Cyberbullying Research: New Perspectives and Alternative Methodologies. Introduction to the Special Issue. Journal of Community & Applied Social Psychology, 23(1), 1-6. doi:10.1002/casp.2139
4 DePaolis, K., & Williford, A. (2014). The Nature and Prevalence of Cyber Victimization Among Elementary School Children. Child & Youth Care Forum, 44(3), 377-393. doi:10.1007/s10566-014- 9292-8
5 Fahrnberger, G., Nayakt, D., Martha, V. S., & Ramaswamy, S. (2014). SafeChat: A Tool To Shield Children's Communication From Explicit Messages. Paper presented at the 14th International Conference on Innovations for Community Services, Reims; France. https://www.researchgate.net/publication/262674241_SafeChat_A_Tool_To_Shield_Children%27s_Communication_From_Explicit_Messages
6 Fletcher, A., Fitzgerald-Yau, N., Jones, R., Allen, E., Viner, R. M., & Bonell, C. (2014). Brief report: Cyberbullying perpetration and its associations with socio-demographics, aggressive behaviour at school, and mental health outcomes. J Adolesc, 37(8), 1393-1398. doi:10.1016/j.adolescence.2014.10.005
7 Graaf, H., & Kerstens, J. (2015). Ervaringen van jongeren met seksualiteit op internet: resultaten van het onderzoek Jeugd & Cybersafety. JGZ Tijdschrift voor jeugdgezondheidszorg, 47(5), 87-91. doi:10.1007/s12452-015-0024-8
8 Jones, L. M., Mitchell, K. J., & Finkelhor, D. (2012). Trends in youth internet victimization: Findings from three youth internet safety surveys 2000–2010. Journal of Adolescent Health, 50(2), 179-186. doi:10.1016/j.jadohealth.2011.09.015
http://www.unh.edu/ccrc/pdf/CV240.pdf
9 Kloess, J. A., Beech, A. R., & Harkins, L. (2014). Online child sexual exploitation: Prevalence, process, and offender characteristics. Trauma, Violence, & Abuse, 15(2), 126-139. doi:10.1177/1524838013511543
https://www.researchgate.net/profile/Juliane_Kloess/publication/260645702_Online_Child_Sexual_Exploitation_Prevalence_Process_and_Offender_Characteristics/links/00463532d486eafc95000000.pdf
10 Kowalski, R. M., Giumetti, G. W., Schroeder, A. N., & Lattanner, M. R. (2014). Bullying in the digital age: a critical review and meta-analysis of cyberbullying research among youth. Psychol Bull, 140(4), 1073-1137. doi:10.1037/a0035618
https://www.researchgate.net/profile/Amber_Schroeder/publication/260151324_Bullying_in_the_Digital_Age_A_Critical_Review_and_Meta-Analysis_of_Cyberbullying_Research_Among_Youth/links/546f5b6a0cf2d67fc0310ef5.pdf
11 Lapidot-Lefler, N., & Dolev-Cohen, M. (2014). Comparing cyberbullying and school bullying among school students: prevalence, gender, and grade level differences. Social Psychology of Education, 18(1), 1-16. doi:10.1007/s11218-014-9280-8
12 Livingstone, S., & Smith, P. K. (2014). Annual research review: Harms experienced by child users of online and mobile technologies: The nature, prevalence and management of sexual and aggressive risks in the digital age. Journal of child psychology and psychiatry, 55(6), 635-654. Retrieved from http://onlinelibrary.wiley.com/store/10.1111/jcpp.12197/asset/jcpp12197.pdf?v=1&t=iki2br88&s=3f454612655497a62d965289812df78adf2a750a
13 Mishna, F., Cook, C., Gadalla, T., Daciuk, J., & Solomon, S. (2010). Cyber bullying behaviors among middle and high school students. Am J Orthopsychiatry, 80(3), 362-374. doi:10.1111/j.1939- 0025.2010.01040.x
https://www.researchgate.net/profile/Faye_Mishna/publication/45269399_Cyber_bullying_behaviors_among_middle_and_high_school_students/links/02e7e53645e3ddee47000000.pdf
14 Mitchell, K. J., Finkelhor, D., Jones, L. M., & Wolak, J. (2012). Prevalence and characteristics of youth sexting: A national study. Pediatrics, 129(1), 13-20. doi:10.1542/peds.2011-1730 http://pediatrics.aappublications.org/content/129/1/13.full
15 Modecki, K. L., Minchin, J., Harbaugh, A. G., Guerra, N. G., & Runions, K. C. (2014). Bullying prevalence across contexts: a meta-analysis measuring cyber and traditional bullying. Journal of Adolescent Health, 55(5), 602-611. doi:10.1016/j.jadohealth.2014.06.007 https://www.researchgate.net/profile/Kathryn_Modecki/publication/265015497_Bullying_Prevalence_Across_Contexts_A_Metaanalysis_Measuring_Cyber_and_Traditional_Bullying/links/5406d9180cf23d9765a81558.pdf
16 Nederlands Jeugdinstituut. (2015). Beoordeling anti-pestprogramma’s. Retrieved from http://www.nji.nl/nl/antipestprogramma/Uitkomsten-beoordeling
17 Nickerson, A. B., Singleton, D., Schnurr, B., & Collen, M. H. (2014). Perceptions of School Climate as a Function of Bullying Involvement. Journal of Applied School Psychology, 30(2), 157-181. doi:10.1080/15377903.2014.888530
18 Paul, S., Smith, P. K., & Blumberg, H. H. (2010). Addressing Cyberbullying in School Using the Quality Circle Approach. Australian Journal of Guidance & Counselling.  https://www.researchgate.net/profile/Ersilia_Menesini/publication/230874381_Cyberbullying_Labels_Behaviours_and_Definition_in_Three_European_Countries/links/5427c2320cf2e4ce940a49c9.pdf#page=33
19 Paul, S., Smith, P. K., & Blumberg, H. H. (2012). Revisiting cyberbullying in schools using the quality circle approach. School Psychology International, 33(5), 492-504. doi:10.1177/0143034312445243  https://www.researchgate.net/profile/Peter_Smith34/publication/258189348_Addressing_Cyberbullying_in_School_Using_the_Quality_Circle_Approach/links/0deec5315f98cd9425000000.pdf
20 Reed, K. P., Cooper, R. L., Nugent, W. R., & Russell, K. (2015). Cyberbullying: A literature review of its relationship to adolescent depression and current intervention strategies. Journal of Human Behavior in the Social Environment, 26(1), 37-45. doi:10.1080/10911359.2015.1059165
21 Roberto, A. J., Eden, J., Savage, M. W., Ramos-Salazar, L., & Deiss, D. M. (2014a). Outcome evaluation results of school-based cybersafety promotion and cyberbullying prevention intervention for middle school students. Health Commun, 29(10), 1029-1042.doi:10.1080/10410236.2013.831684
22 Roberto, A. J., Eden, J., Savage, M. W., Ramos-Salazar, L., & Deiss, D. M. (2014b). Prevalence and Predictors of Cyberbullying Perpetration by High School Seniors. Communication Quarterly, 62(1), 97-114. doi:10.1080/01463373.2013.860906
23 Rybnicek, M., Poisel, R., & Tjoa, S. (2013). Facebook Watchdog: A Research Agenda for Detecting Online Grooming and Bullying Activities. Paper presented at the International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Manchester.
24 Sjursø, I. R., Fandrem, H., & Roland, E. (2015). Emotional Problems in Traditional and Cyber Victimization. Journal of School Violence, 15(1), 114-131. doi:10.1080/15388220.2014.996718
25 Slonje, R., Smith, P. K., & Frisén, A. (2013). The nature of cyberbullying, and strategies for prevention. Computers in Human Behavior, 29(1), 26-32. doi:10.1016/j.chb.2012.05.024 http://agnesday.com/wp-content/uploads/2012/10/Slonje-Cyberbullying.pdf
26 Smith, P. K. (2015). The nature of cyberbullying and what we can do about it. Journal of Research in Special Educational Needs, 15(3), 176-184. doi:10.1111/1471-3802.12114  https://www.researchgate.net/profile/Peter_Smith34/publication/280915987_The_nature_of_cyberbullying_and_what_we_can_do_about_it/links/55d443d608ae7fb244f59e6d.pdf
27 Smith, P. K., Thompson, F., & Davidson, J. (2014). Cyber safety for adolescent girls: bullying, harassment, sexting, pornography, and solicitation. Current opinion in obstetrics and gynecology,
26(5), 360-365. Retrieved from http://graphics.tx.ovid.com/ovftpdfs/FPDDNCDCBDMLHJ00/fs047/ovft/live/gv031/00001703/00001703-201410000-00007.pdf
28 Tangen, D., & Campbell, M. (2010). Cyberbullying Prevention: One Primary School’s Approach. Australian Journal of Guidance & Counselling. http://eprints.qut.edu.au/39184/2/39184.pdf
29 Tankink, S. (2013). Preventie- en interventiestrategieën van leraren tegen cyberpesten. (Bachelor's thesis), University of Twente. http://essay.utwente.nl/63555/1/Bachelor_scriptie_Cyberpesten_Sabine_Tankink-1158422.pdf
30 van Veen, S. (2008). Bescherming van adolescenten tegen de gevolgen van cyberpesten: de kenmerken en prevalentie van cyberpesten, de relatie met psychosociale en gedragsproblemen bij adolescenten en belangrijke elementen voor interventie en preventie. (Bachelor's thesis), University of Amsterdam. Retrieved from http://www.scriptiesonline.uba.uva.nl/292429
31 von Marees, N., & Petermann, F. (2012). Cyberbullying: An increasing challenge for schools. School Psychology International, 33(5), 467-476. doi:10.1177/0143034312445241  https://www.researchgate.net/profile/Franz_Petermann/publication/258189346_Cyberbullying_An_increasing_challenge_for_schools/links/0deec527d52d832ec6000000.pdf
32 van Ouytsel, J., Vandebosch, H., Walrave, M., & Ponnet, K. (2014). Cyberpesten: hoeveel komt het voor en wat kunnen scholen ertegen doen? 4W: Weten Wat Werkt en Waarom, 3(4), 7-13. Retrieved from  http://4w.kennisnet.nl/artikelen/2014/12/10/cyberpesten-hoeveel-komt-het-voor-en-watkunnen-sc/
33 Whittle, H. C., Hamilton-Giachritsis, C., Beech, A., & Collings, G. (2013). A review of online grooming: Characteristics and concerns. Aggression and Violent Behavior, 18(1), 62-70. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.avb.2012.09.003
34 Williford, A., Elledge, L. C., Boulton, A. J., DePaolis, K. J., Little, T. D., & Salmivalli, C. (2013). Effects of the KiVa antibullying program on cyberbullying and cybervictimization frequency among Finnish youth. Journal of Clinical Child & Adolesc Psychology, 42(6), 820-833. doi:10.1080/15374416.2013.787623
35 Wolfer, R., Schultze-Krumbholz, A., Zagorscak, P., Jakel, A., Gobel, K., & Scheithauer, H. (2014). Prevention 2.0: targeting cyberbullying @ school. Prevention Science, 15(6), 879-887. doi:10.1007/s11121-013-0438-y

Volg wij-leren.nl

Volg ons op LinkedIn Volg ons op twitter Volg ons op facebook

Mis geen bijdragen.