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 ==== Criterios de finalización ====
+==== Número mínimo de preguntas del test ====
+Este criterio de finalización esta siempre presente. Cuando se seleccionan los criterios de finalización adaptativos o por decisión del usuario, éstos no se ponen en marcha hasta no haber realizado un número mínimo. de preguntas.
 ==== Número máximo de preguntas del test ====
+Este criterio de finalización esta siempre presente, incluso cuando se seleccionan los criterios de finalización adaptativos o por decisión del usuario, si se alcanza el máximo número de preguntas el test siempre termina.
 ==== Por decisión del usuario ====
+Este criterio deja a elección del propio usuario cuando terminar el test. Está pensado para la evaluación formativa en el que el usuario quiere explorar el banco de preguntas y no necesita iniciar una nueva sesión para conseguirlo.
+Para implementar este criterio, durante la realización del test aparece un botón ''Siguiente pregunta'', como en todos los test, y otro ''Finalizar test''. Este último no aparece hasta que no se han contestado al menos el número mínimo de preguntas.
 ==== Criterios adaptativos ====
-Los criterios adaptativos de finalización requieren que el criterio de evaluación esté basado en la [[wpes>Teoría de Respuesta al Ítem]]. La idea es plantear preguntas al alumno hasta que se alcanza un valor de precisión prefijado, o hasta que se detecta que este valor ya no puede incrementarse más.
+Los criterios adaptativos de finalización requieren que el criterio de evaluación esté basado en la [[wpes>Teoría de Respuesta al Ítem]]. La idea es plantear preguntas al alumno hasta que se alcanza un valor de precisión prefijado. Si se fija un número mínimo de preguntas el test no aplicara este criterio de finalización hasta no haber alcanzado este mínimo.
-Esta clase de métodos se basan en obtener una. distribución probabilidad del nivel de conocimiento del alumno para los $K$ niveles de conocimiento: $$p(\theta) = \{ p_0, p_1, p_2, p_3 .... p_K \}$$.
+Esta clase de métodos se basan en obtener la distribución probabilidad del nivel de conocimiento del alumno para los $K$ niveles de conocimiento: $$p(\theta) = \{ p_0, p_1, p_2, p_3 .... p_K \}$$
 === Dispersión ===
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 === Factor de confianza ===
-En este caso, lo que se busca es que alguno de los valores de la distribución alcance un valor superior a un cierto umbral, es decir que se cumpla la condición: $$1 - \max_{i=0}{k}(p(\theta)) < MIN$$
+En este caso, lo que se busca es que alguno de los valores de la distribución $p_j$ alcance un valor superior a un cierto umbral, es decir que se cumpla la condición: $$1 - \max_{i=0}^{K}(p_i) < MIN$$.
+este criterio se llama así porque cuando termina el test es posible establecer que el nivel de conocimientos del alumno es $p_j$ con un factor de confianza mayor que $1-MIN$