Cuando los examinados se clasifican en grupos basados en puntuaciones de evaluación educativa, dos índices se utilizan ampliamente para medir la calidad psicométrica de las clasificaciones: precisión y consistencia. Los dos índices tienen en cuenta las clasificaciones correctas mientras pasan por alto las incorrectas, donde la distribución desequilibrada de clases amenaza la validez de los resultados de los índices de precisión y consistencia. Los valores individuales producidos por los dos índices también no abordan la precisión inconsistente del clasificador en diferentes ubicaciones de puntos de corte. El estudio actual propuso el concepto de calidad de clasificación, que utiliza el gráfico de características de operación del receptor (ROC) para evaluar de manera integral el rendimiento de los clasificadores. El gráfico ROC ilustra el equilibrio entre beneficios (tasa de verdaderos positivos) y costos (tasa de falsos positivos) en la clasificación. En este artículo, se realizó un estudio de simulación para demostrar cómo generar e interpretar gráficos ROC en evaluación educativa y los beneficios de utilizar gráficos ROC para interpretar la calidad de clasificación. Los resultados muestran que los gráficos ROC proporcionan un enfoque eficiente para (a) visualizar el rendimiento fluctuante de los clasificadores de puntuación, (b) abordar el problema de la distribución desequilibrada de clases inherente en los índices de precisión y consistencia, y (c) producir una estimación más precisa de los resultados de clasificación.