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 En muchos casos este modelo es claramente demasiado simple. Dos alumnos con la misma nota puede que no tengan el mismo conocimiento sobre una materia, puede que uno de ellos sepa unos conceptos en concreto y el otro no sepa esos conceptos, y tambien al contrario, aunque probablemente habrá un nucleo común que con mucha probabilidad ambos comparten. Imaginemos por ejemplo dos alumnos con una nota de 9 sobre 10 en la materia "Física". Puede que uno de ellos haya alcanzado esta nota con algún fallo en los conceptos de "Mecánica", pero haya alcanzado el máximo en "Electricidad", mientras que otro alumno con la misma nota haya alcanzado el máximo en la primera, pero no en la segunda
+==== Modelos bayesianos ====
 Evidentemente pueden desarrollarse modelos mas complejos, que tengan en cuenta que los conceptos que intervienen en el conocimiento de una materia no están asilados y que establezcan relaciones entre los conceptos, o el orden en que se aprenden. Estos modelos suelen ser diseñados específicamente para una materia y no directamente utilizables como modelos genéricos, es decir aplicables directamente a cualquier materia, salvo que se realice previamente un proceso de definición del modelo.
-{{ es:manual:modelos:modelo-bayesiano.png?400 |Modelo bayesiano }}
+En este sentido, Siette incorpora algunas características que pueden servir para crear modelos complejos que proporcionen una descripción mas detallada del conocimiento del alumno, mas allá de un simple valor numérico. Habitualmente estos modelos cuantifican las relaciones entre conceptos mediante probabilidades condicionales o establecen relaciones de causalidad formando lo que se conoce como redes bayesianas.
-En este sentido, Siette incorpora algunas características que pueden servir para crear modelos complejos que proporcionen una descripción mas detallada del conocimiento del alumno, mas allá de un simple valor numérico
+{{ es:manual:modelos:modelo-bayesiano.png?400 |Modelo bayesiano }}
 Por otra parte, Siette incorpora tambien mejoras en cuanto a la obtención de evidencias en este proceso, incorporando diversos tipos de preguntas que permiten, siguiendo con el simil anterior, sacar muchas "bolitas" a la vez y atenuar la posibilidad de error.