认知结构是学习者在学习过程中形成的内隐知识图式，知识不是孤立存在的，它们互相联系且密不可分。认知心理学的观点认为，学习的实质就是学习者认知结构的建构和不断完善的过程。多维尺度分析方法将学习者复杂的认知结构以图形的形式进行可视化呈现，并通过客观指标对可视化结果进行量化分析，揭示学习者认知结构的不同学习阶段的发展情况以及个体差异，从而指导教师开展更有针对性的个性化教学活动。
有学者认为，测查学习者已有的认知结构可以帮助教师更全面深入地了解学习者的先验知识与易混淆概念，从而促进教师有针对性地指导学习者将学到的新知识内化并与已有的认知结构融合，提高学习者的学习效率。在汉斯出版社《创新教育研究》期刊中，有论文详细介绍了多维尺度分析的原理、分析过程，并通过解释多维尺度分析在教学中的具体实例，对其在教育领域的应用前景进行展望，为丰富教学效果评价方法提供参考。
多维尺度分析通过对象间的相异性或者相似性数据得到不同研究对象在低维空间中的相对分布情况。多维尺度分析可以分为度量化分析与非度量化分析，前者适用于等距或者比率数据，而后者适用于顺序性数据。多维尺度分析的独特优势在于：它能够设计一个多维空间来简化复杂的数据集合，以一组简单的客观心理维度来表示不同变量间关系、揭示概念间内隐的组织方式。多维尺度分析无需依赖研究者的主观看法，可以将各种类型的概念在空间中按照一定的规则进行排列，概念之间的几何距离反映数据中的经验关系，直接代表了学习者对于概念的认知。
多维尺度分析是一种直观、形象、客观的可视化认知结构的方法，目前多维尺度分析可视化认知结构的方法在教育行业得到了一些应用，主要体现在教学效果评价方面。为使多维尺度分析技术更有效和广泛地应用于教育领域，未来的研究可重点关注以下几个方向：
1)学龄前儿童的认知结构可视化：对学龄前儿童的认知结构进行可视化有助于教师、家长了解其知识结构特点。由于学龄前儿童的自我表达能力较低，现有的研究方法难以对其认知结构进行定量可视化分析。多维尺度分析技术操作简便，对于学龄前儿童的表达能力没有较高要求，适合对学龄前儿童进行研究；
2)多学科的知识融合：学科知识总是与实际问题相联系并与其它学科相互渗透，关注学科之间的综合，可以帮助学习者学会学习、学会应用各学科知识解决实际问题。多维尺度分析可以对学习者的多学科知识结构体系进行可视化分析，了解学习者对于学科知识理解的深度和广度，有利于针对性地培养学习者将知识融会贯通并应用知识解决问题的能力；
3)AI教育领域的应用：多维尺度分析是一种无监督可视化机器学习工具，具有机器学习的自动化、简单快速、定性的特点。利用多维尺度分析可以提供学习者实时能力水平、知识掌握情况、学习状态、学习态度结构等的定量可视化数据，利用AI技术可更好的创建学习者成长趋势的预测模型、精准定位学生学习薄弱点，从而为学习者推荐合适的学习内容、规划最佳学习路径、完善学习者的知识体系。
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