利用多維尺度分析對排序問題進行部分評分方法的評估。針對重排問題，研究人員提出了「最大相對鍊式法」（MRS）和「線性秩矩陣法」（LM）兩種合理的局部評分方法。這兩種模型都是基於反映任務認知負荷的數學運算。 MRS 是一種簡單的測量方法，因為它實際上等同於最小編輯距離，但它無法評估每個考生答案到正確答案鏈的移動和聚合距離。另一方面，LM 作為 MRS 的近似版本，是肯德爾等級相關係數的一般形式，允許設定肯德爾係數中不存在的元素間距權重。本研究使用 122 名大學生的歷史事件實際測試數據，驗證了考慮元素間距離的 LM 的優越性。結果表明，透過對經過特定變換（即重排元素間距離的均值變換）的數據應用多維尺度分析，可以穩定地形成元素簇。尤其值得注意的是，在表現較差的組別中出現了不屬於該類別的項目，這揭示了學習者理解不足的領域。
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