En la re-estimación se ajustó el criterio de esfuerzo para incluir explícitamente no solo el desarrollo, sino también las actividades de testing: diseño de casos de prueba, pruebas unitarias, de integración y verificación de flujos completos en la interfaz. Esto llevó a revisar la coherencia relativa entre historias: algunas HU que inicialmente tenían un puntaje alto fueron reducidas al observar que reutilizan gran parte de la lógica ya construida, mientras que otras se mantuvieron en niveles elevados por concentrar varias responsabilidades y una carga importante de validación funcional.

Story Points: 21 puntos (se mantiene igual).

Se mantiene la estimación en 21 puntos porque la HU002 agrupa múltiples responsabilidades: modelado de preguntas y ensayos, formularios complejos con tagging, lógica de selección manual y automática de preguntas, y previsualización. A nivel de testing, implica validar filtros por taxonomía, selección aleatoria coherente y la consistencia entre banco de preguntas y ensayos generados. Esto la sitúa como una épica fundacional cuya complejidad y alcance encajan con el nivel de la escala.

Story Points: 8 puntos (disminuye).

Se ajusta la estimación de 13 a 8 puntos. Durante la re-estimación se observó que la HU001.1 se apoya en funcionalidades ya existentes (ensayos resueltos y respuestas almacenadas), y que la mayor parte del esfuerzo radica en consultas, agregación de datos y presentación en la UI. Si bien incluye pruebas de cálculo de puntaje, desglose y consulta de histórico, no requiere integraciones externas ni algoritmos complejos.

Story Points: 13 puntos (se mantiene igual).

Se mantiene la estimación en 13 puntos, ya que la HU012 introduce lógica de agregación de resultados a nivel de curso, identificación de preguntas más falladas y visualización gráfica. Esto implica diseñar consultas eficientes, sumar una capa de presentación con gráficos y cubrir con pruebas distintos escenarios de uso (tamaño de curso, número de intentos, variabilidad en resultados). La complejidad combinada de backend (agregaciones) y frontend (visualizaciones) justifica mantenerla en el rango de 13 SP.

Story Points: 8 puntos (disminuye).

Se ajusta la estimación de 13 a 8 puntos. Tras la re-estimación se identificó que la HU001 se apoya en funcionalidades ya desarrolladas (banco de ensayos y lógica de generación) y se centra principalmente en el flujo de selección de temática/tipo de ensayo, filtrado por alumno y pantalla de confirmación. El esfuerzo de backend se limita a aplicar filtros y validar permisos, mientras que la mayor parte del trabajo está en la UI y en pruebas de flujo.

Story Points: 8 puntos (se mantiene igual).

Se mantiene la estimación en 8 puntos. La HU008 requiere integrar la API de Google Classroom para sincronizar alumnos, mapear correctamente los datos y manejar casos de alta/baja de estudiantes. Involucra pruebas de integración con un servicio externo y validación de consistencia de la información, pero con un alcance acotado (solo lista de alumnos). La complejidad y riesgo son mayores que una funcionalidad puramente interna, aunque menores que otras integraciones de negocio crítico, por lo que 8 SP se considera adecuado.

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HU	Estimación original	Re-estimación sugerida
HU002	21 SP	21 SP (se mantiene)
HU001.1	13 SP	8 SP
HU012	13 SP	13 SP (se mantiene)
HU001	13 SP	8 SP
HU008	8 SP	8 SP (se mantiene)

_{Nota: no se realizaron cambios en las Issues de las HU, para que pueda verse las estimaciones originales}