Why "at-risk" students persist: Pierre Bourdeiu's theory applied to student retention at Humber College
Notice bibliographique
Résumé
The following study examines the factors that have contributed to the success of 'at-risk' students at Humber College in Toronto in the early 21 st Century. Although colleges and universities in Canada and the United States have instituted many initiatives to increase student retention, the retention rate has remained consistent at 60%-65% for decades. This study utilizes the theory of Pierre Bourdieu to provide a broad approach to understanding and increasing student retention. In particular, Bourdieu's 3 major concepts of cultural capital, habitus, and field are applied as Bourdieu intended: in context and multi dimensionally. Quantitative analysis yielded 146 students who started in full time programs at Humber in September, 2001 and who were identified as being 'at-risk' based upon their final high school average. Interviews were conducted with 17 of these students to discuss which factors resulted in their academic success. This qualitative data indicated that these individuals had extensive cultural capital, positive habitus, and responded to the explicit and implicit demands of the field. Their limited performance in high school was a choice, as was their decision to activate their cultural capital in community college. Conclusions from this study support the applicability of Bourdieu to students at a 21 st Century community college and the importance of incorporating all 3 of his variables in research. As well, academic integration was identified as more significant for success at community college than conventional social integration. Recommendations are offered to colleges regarding increasing student retention and the changing nature of faculty interaction with students. The study concludes with presentation of topics for future research with respect to students who are visible minorities, the impact of gender on graduation, faculty engagement, and a more nuanced perspective on social engagement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».