Ética del trabajo en Ecuador: un análisis de las diferencias en cuatro cohortes generacionales / Work Ethic: analysis of differences between four generational cohorts

Las organizaciones enfrentan el reto de gestionar una fuerza laboral multigeneracional con características propias que difieren en el valor que le otorgan al trabajo. La incorporación al mercado laboral de las generaciones más jóvenes hace imprescindible el estudio de sus diferentes actitudes hacia el trabajo en comparación con las generaciones antecesoras. El propósito de esta investigación fue analizar a través del constructo de la Ética Protestante las diferencias existentes en las actitudes hacia el trabajo de cuatro generaciones (Baby Boomers, Generación X, Generación Y, y Generación Z). La muestra de 624 participantes ecuatorianos (BB 11.2%; GX 11.2%, GY 58.5% y GZ 19.1%) se agrupó por cohortes. Se aplicó el Cuestionario Multidimensional Ética del Trabajo (MWEP). Los resultados mostraron que los BB y la GX tiene una mayor creencia sobre la importancia del trabajo y más tolerancia a la utilización improductiva del tiempo de trabajo que las generaciones Y y Z. En el aplazamiento de las recompensas la GZ muestra puntuaciones superiores a las obtenidas por los BB, GX y GY. No se encuentran diferencias significativas en las dimensiones de autoconfianza, ocio y moralidad-ética

Enterprises face the challenge of managing a multigenerational workforce which has its characteristics that differ in the value they grant to work. Incorporation of younger generations into the labour market requires to study all their attitudes towards work, contrasting them with previous generations. The purpose of this research was to analyse, through the Protestant Ethic construct, the differences of four age groups in attitudes towards work (Baby Boomers, Generation X, Generation Y, and Generation Z). Cohorts grouped the sample of 624 Ecuadorians (BB 11.2%; Gen X 11.2%, Gen Y 58.5% and Gen Z 19.1%). The Multidimensional Work Ethic Profile (MWEP) was applied. The results showed that BB and Gen X believe more in the importance of work than generations Y and Z. At the same time, BB and Gen X are more tolerant to the unproductive use of time than generations Y and Z. Gen Z has higher scores than BB, Gen X and Gen Y in the postponement of rewards dimension. Besides, there are no meaningful differences in self-reliance, leisure and morality/ethics dimensions

Algoritmo mixto mínima entropía-máxima información para la selección de ítems en un test adaptativo informatizado / Item selection algorithms in computerized adaptive testing

El objetivo del estudio que presentamos es comparar la eficacia como estrategia de selección de ítems de tres algo ritmos diferentes: a) basado en máxima información; b) basado en mínima entropía; y c) mixto mínima entropía en los ítems iniciales y máxima información en el resto; bajo la hipótesis de que el algo ritmo mixto, puede dotar al TAI de mayor eficacia. Las simulaciones de procesos TAI se realizaron sobre un banco de 28 ítems de respuesta graduada calibrado según el modelo de Samejima, tomando como respuesta al TAI la respuesta original de los sujetos que fueron utilizados para la c a l i b ración. Los resultados iniciales muestran cómo el criterio mixto es más eficaz que cualquiera de los otros dos tomados independientemente. Dicha eficacia se maximiza cuando el algo ritmo de mínima entropía se restringe a la selección de los prime ros ítems del TAI, ya que con las respuestas a estos primeros ítems la estimación de θ comienza a ser relevante y el algo ritmo de máxima información se optimiza (AU)

The aim of this paper is to compare the efficacy of three different item selection algorithms in computerized adaptive testing (CAT). These algorithms are based as follows: the first one is based on Item Information, the second one on Entropy, and the last algorithm is a mixture of the two previous ones. The CAT process was simulated using an emotional adjustment item bank. This item bank contains 28 graded items in six categories, calibrated using Samejima (1969) Graded Response Model. The initial results show that the mixed criterium algorithm performs better than the other ones (AU)