利用多维尺度分析对排序问题进行部分评分方法的评价。针对重排问题，研究人员提出了“最大相对链式法”（MRS）和“线性秩矩阵法”（LM）两种合理的局部评分方法。这两种模型均基于反映任务认知负荷的数学运算。MRS 是一种简单的测量方法，因为它实际上等同于最小编辑距离，但它无法评估每个考生答案到正确答案链的移动和聚合距离。另一方面，LM 作为 MRS 的近似版本，是肯德尔等级相关系数的一般形式，允许设置肯德尔系数中不存在的元素间距离权重。本研究使用 122 名大学生的历史事件实际测试数据，验证了考虑元素间距离的 LM 的优越性。结果表明，通过对经过特定变换（即重排元素间距离的均值变换）的数据应用多维尺度分析，可以稳定地形成元素簇。尤其值得注意的是，在表现较差的组中出现了不属于该类别的项目，这揭示了学习者理解不足的领域。
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