Las respuestas de ítems faltantes se encuentran con frecuencia en estudios de evaluación a gran escala en educación. En este artículo, se aplica el modelo de respuesta de ítems de Mislevy-Wu para manejar las respuestas de ítems faltantes no ignorables. Este modelo permite que la falta de respuesta de un ítem dependa del propio ítem y de una variable latente adicional. Sin embargo, con cantidades bajas a moderadas de respuestas de ítems faltantes, los parámetros del modelo para el mecanismo de falta de respuesta son difíciles de estimar. Por lo tanto, se aplica una estimación regularizada utilizando una penalización de ridge fusionada al modelo de Mislevy-Wu para estabilizar la estimación. La función de penalización de ridge fusionada se define por separado para ítems de opción múltiple y de respuesta construida, ya que investigaciones anteriores indicaron que los mecanismos de falta de respuesta diferían significativamente entre los dos tipos de ítems. En un estudio de simulación, se demostró que la estimación regularizada mejora la estabilidad de la estimación de parámetros de ítems. El método también se ilustra utilizando datos internacionales del estudio de progreso en la alfabetización lectora internacional (PIRLS) 2011.