The Four-Capital Theory as Framework for Teacher Retention and Attrition
Notice bibliographique
Résumé
There has been a strong interest in teacher retention and attrition which has been studied extensively over the past twenty or more years. While some researchers have attributed teacher attrition to low teacher salaries, poor working conditions, lack of administrative support and resources, other research focuses on the “emotional” aspect of the profession where educators continue to stay because of their love for teaching, for their students, and how they imagine possibilities for their students’ futures. A more comprehensive theory of retention and attrition is Mason and Matas’ (2015) four capital framework which consists of human capital, social capital, structural capital, and positive psychological capital. In our research with teacher residents in a preparation program, we used interviews, survey, and focus group to obtain data, and found strong prevalence of the four capitals as competing and intersecting phenomenon aiding in understanding the varied and complex factors that contribute to teacher retention or attrition. Additionally, we found that one or more of these four capitals may significantly impact teacher retention or attrition more than others, at any given time and one type of capital may help to overcome limitations in another. Therefore, we found this to be a worthwhile framework to incorporate in teacher preparation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».