Due metodi di punteggio parziale razionale per problemi di ordinamento sono il "Maximum Relative Chaining Spectrum" (MRS) e il "Linear Rank Matrix Method" (LM), proposti dal relatore. Entrambi sono modelli basati su operazioni matematiche che riflettono il carico cognitivo durante il compito. L'MRS è un metodo di misurazione semplice, in quanto praticamente equivalente alla distanza minima di modifica, ma non è in grado di valutare il movimento e la distanza di aggregazione dalla risposta di ciascun partecipante alla catena di risposte corrette. D'altra parte, l'LM, una versione approssimata dell'MRS, è una forma generale del coefficiente di correlazione di rango di Kendall e consente di impostare pesi di distanza tra gli elementi che non sono presenti nei coefficienti di Kendall. In questo studio, la superiorità dell'LM, considerando la distanza tra gli elementi, è stata verificata utilizzando dati di test reali su eventi storici di 122 studenti universitari. In questo caso, è stato confermato che i cluster di elementi si formano stabilmente applicando una scalatura multidimensionale ai dati che hanno subito una certa trasformazione della distanza (valore medio) tra gli elementi di ordinamento. In particolare, gli elementi che non rientravano nel gruppo di riferimento sono apparsi nel gruppo con le prestazioni inferiori, rivelando aree in cui la comprensione degli studenti era insufficiente.
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