Como métodos racionales de puntuación parcial para problemas de reordenamiento, los investigadores propusieron el "Método de Encadenamiento Relativo Máximo" (MRS) y el "Método de Matriz de Rango Lineal" (LM). Ambos son modelos basados en operaciones matemáticas que reflejan la carga cognitiva durante la tarea. MRS es un método de medición simple, ya que es prácticamente equivalente a la distancia mínima de edición, pero no puede evaluar la distancia de movimiento y agregación desde la respuesta de cada examinado a la cadena de respuestas correctas. Por otro lado, LM, una versión aproximada de MRS, es una forma general del coeficiente de correlación de rangos de Kendall y permite establecer ponderaciones de distancia entre elementos que no están presentes en los coeficientes de Kendall. En este estudio, se verificó la superioridad de LM considerando la distancia entre elementos utilizando datos de pruebas reales sobre eventos históricos de 122 estudiantes universitarios. Aquí, se confirmó que los clústeres de elementos se formaron de manera estable al aplicar un escalamiento multidimensional a los datos que habían sufrido una cierta transformación en la distancia (media) entre los elementos de reordenamiento. En particular, los elementos que quedaron fuera del grupo aparecieron en el grupo de menor rendimiento, lo que reveló áreas donde la comprensión de los estudiantes era insuficiente.
*La última línea se omitió aquí porque excedía el límite de caracteres. Les pedimos disculpas.
