Figura 7.9 - MDS non metrico per il dataset sulle opinioni relative ai sistemi di e-proctoring.
Figura 7.10 - Cluster analysis (kmeans con k = 3) successiva al MDS non metrico del dataset sui sistemi di e-proctoring.
Figura 7.11 - Diagramma di Shepard per MDS non metrico (funzione stressplot, libreria: vegan).
7.2 - L’uso del multidimensional scaling nella ricerca educativa
Un primo esempio dell’uso del Multidimensional Scaling in ambito educativo viene fornito nell’articolo “Building the role of ICT coordinators in primary schools: A typology based on task prioritisation” di José C. León-Jariego e colleghi (2020). Gli autori riPettono sulla .gura dell’ICT coordinator de.nita nelle scuole primarie dell’Andalusia dal 2003, .gura che per alcune caratteristiche ci riporta a quella italiana dell’animatore digitale individuata dal Piano Nazionale Scuola Digitale (MIUR, 2015). Il MDS viene usato sia per comprendere la percezione delle funzioni di questa .gura da parte degli stessi insegnanti che per identi.care gruppi di ICT coordinator con caratteristiche simili. Agli ICT coordinator andalusi è stato somministrato un questionario a cui ha risposto all’incirca la metà degli intervistati (101). Nella seconda sezione del questionario è stato chiesto di valutare l’importanza di 8 funzioni relative al ruolo indagato de.nite in base a precedenti framework scelti dagli autori.
In una prima fase quindi la tecnica è stata usata per visualizzare la distribuzione delle funzioni nel piano cartesiano (algoritmo ALSCAL). La Figura 7.12 riporta i risultati di una soluzione con stress value pari a 0,17 e R2 = 0,998. Nella rappresentazione gra.ca le due dimensioni degli assi riPettono:
sulle ascisse: il contesto, dalle funzioni relative alla classe a quelle relative alla comunità scolastica;
sulle ordinate: la complessità, da azioni di supporto tecnico alla diffusione di esperienze innovative.
