在这个矩阵中，有几个分类栏，学习目标，学生的作用，教师的作用，学习的前提条件与输入，学习的过程，然后每个理论，及该理论的代表人物。
如果在一个综合类比模型健全的情况下，再来看每个 Cell 中添入的内容，充满了不完整性。
- Driscoll 曾经说过对于一个非常复杂的概念模型，分成子模型来教给学生是一个方法。但是，如果子模型之间的交叉与关联充满了冗余、模糊性。而这个模型的很多部分又没有相应的物理属性与其相对应，所以学生在阅读和尝试理解时，脑中可能是有很多模糊性。
- 对比：有综合物理模型之后的阅读与理解，无模型之前的阅读与理解。
- 有趣的是：当从学生的作用一栏，沿着往下看，一节又一节居然可以像搭积木一般，将整个栏搭成相对完整的戏。从与外界的接触，到加工与处理信息，到和已存在的信息发生关联，到构建与用图式，再到参与到社会活动中，又到与环境的互动，构建多模式，（用一个图表分析会比较有趣）。如果是构建一连串的 Puzzle, 那么每个Puzzle的某些块有多个理论用不同词的对应。
- 当然：我可以从一个核心过程及结果作为起点，然后看这个扩展：比如如果扩展发展多种模式：那么这个多种模式本身的活动与材料应该存在，学生才有可能在这些活动中获得该多模式。在其他的各个栏中，有相应的细化。
- 在这个矩阵中，Goal-directed behavior 成为了直接的学习结果：决定学习兴趣，策略，评估与调整努力的方向。这个学习的成果即应该与其他学科结合起来，也就是说在学习其他学科的过程中实现这个目标。换句话说：这些目标如同（张叶子的树，应该是长各个学科的叶子），但是：不可忽略的是，这个结构树干本身在哪里？学生有机会去学这些结构树吗？
- 在苏比的脑城中，有这个独立的园子吗？如果是钓鱼的技术，除了要钓各个学科的鱼，是不是应该显性地、系统地显示钓鱼技术本身？
- Piaget将学习的成果分成 3 类： Physical knowledge, with perceptual features; logical-math knowledge, without direct perceptual features , and be abstract, can be applied in different fields, the social knowledge, related a culture of human.有趣的几个点：对于任何一种知识，其对应的语言符号（不论声音的、还是图像的，这些符号本身就是有物理属性的物体，在脑城中更是有对应的认知机器）；数学逻辑知识的具象化表达趋势，应用时与物理世界的结合
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