摘要：e-CAT es un Test Adaptativo Informatizado para la evaluación del nivel de conocimiento del inglés escrito, que implementa la regla de selección de ítems más comúnmente empleada: el criterio de máxima información de Fisher. Algunos de los problemas asociados a este criterio de selección repercuten negativamente en la precisión de las estimaciones y en la seguridad del banco de ítems. En el presente trabajo se compara mediante simulación el rendimiento de esta regla con otras dos: la selección del ítem con máxima información de Fisher por intervalo de Veerkamp y Berger (1997) y una nueva regla, denominada como «máxima información de Fisher por intervalo con media geométrica». En general, este nuevo criterio de selección de ítems proporciona menor error de medida y menores tasas de solapamiento de ítems. Parece, pues, recomendable, al permitir obtener mejoras simultáneas en la calidad de las estimaciones y en el mantenimiento de la seguridad del banco de ítems en que se sustenta e-CAT.
