虽然Rasch和Lord在几乎同时独立地提出了各自的模型。并且这两个模型现在都被广泛认为是IRT模型的基础。但是在心理统计学家社群内许多年来一直存在着Rasch模型的笃信者和其余心理统计学家的争论。主流的IRT学者认为Rasch模型只不过是3PN模型的一个特例，即在3PN模型中，参数c和a都为0的情况。而Rasch派学者则认为只有Rasch模型是完全不同的模型，真正体现了“测量”的定义，因为在模型成立的时候，θ和b分别是“回答正确的题数”以及“对某一特定题目的正确率”的有效统计量，其简洁性也优于其他模型。
　　但是在面对不同区分度的测试项目时，Rasch模型中并没有相应的参数，所以无法做出区分。事实上对于Rasch派学者来说，他们认为所有的项目区分度都是一样的。对于主流IRT学者，常见的做法是用别的模型拟合数据，Rasch派学者的方法是把所有不能拟合Rasch模型的测试项目全部抛弃。简而言之，主流IRT学者的做法是“用模型拟合数据”，对于Rasch派学者来说，他们选择“用数据配合模型”，是争论的主要原因。
　　至今，Rasch派学者虽然在人数上是学界的少数派，但是他们仍然在考试测量领域以及跨国比较教育研究领域发挥着巨大的影响力。