凡是脑子里想到的，都是思维活动，这是一个十分广泛的问题。但是，我们这里要关注的，是思考，是人们根据某种象征，或者某种证据而得出信念的思维活动；尤其是人们用心搜寻证据，确信证据充足后才形成信念，并由这个信念来指导相应的思维活动。
这个“狭义”的思维活动，才是有意义的思考，才是IMMEX-C要刻画、度量，并训练的思维活动。
简而言之，可以将思考的思维活动，用“信息加工”的模型来解释。即思考，是搜索信息（输入）、加工信息从而构建（黑箱操作）新的认知结果（输出）来引导行为的思维过程，可以用下图代表：
于是，我们可以将思考的研究，根据这个模型的输入、输出和黑箱操作三个部分来研究和刻画。但是，关于思考的研究和刻画，难点在于大脑对输入信息的操作部分，尤其是因为无法对大脑在“思考”过程中进行“解剖”，于是这个过程被称为“黑箱”，且较难研究和刻画。
“打开”思维的“黑箱”是对思考研究的核心，由于技术和方法有限，对思考的过程的研究方法大概分为三类：
1. 间接的方法：
通过不同的输入和输出来探究“黑箱过程”。例如通过向受测者提问“3+2=？”（输入），然后根据受测者的答案（输出）是否是5，来判定受测者的“黑箱”是否具有整数加法运算的思维能力。
但是，这样“打开黑箱”的方法是有局限性的：测试的复杂程度与可信程度，是关键。例如：我们如何脱离地球引力？（输入）这个输入对于中小学生是困难的；但是对于理科大学生或者成年人，都有常识，脱离地球引力，需要达到第二宇宙速度。于是给出答案“加速达到第二宇宙速度”作为答案（输出）。这个输入和输出之间建立了联系，而且是正确的联系，可是这个黑箱的操作（思考）到底做了些什么？仅仅是背诵了一个记忆的结果？还是真的有一个采集信息、加工信息和构建认知结果的思考过程？恐怕只能认定是背诵了一个既有结果，没有进行多少思考。
而且，测试用的题目表达也存在无法有效刻画思考过程的可能。例如问一个幼儿园的小朋友“3+2=？”，即使回答了5，也有很大的可能是猜到的答案，而并非真正有效地思考而得到的正确答案；更不用说像选择题这样的至少25%的猜对概率。
2.回忆再现法：
也许正是因为只通过输入输出来探究“黑箱过程”不够深入，于是对于那些输入和输出之间“距离较大”的思考过程，就会问受测者“你是怎么想的”之类的问题，寄希望于受测者能够将其思考过程充分表达出来。
通过反思的形式，让受测者回忆，并描述思考的过程，从一定程度上呈现了思考的过程，打开了“黑箱”；但是这个“打开”看到的还是有限。
这种方法，对受测者的思维能力有较高的要求；毕竟，对一个思维能力不成熟的孩子，问他“你是怎么想的”等这类问题，他很有可能都听不懂是什么意思；或者对于自己是怎么思考的，该怎么表述都不清楚。同时，对于思维能力成熟的成年人，当听到“你是怎么想的”这样的问题时，已经对先前测试的问题开始进行反思，或者说是对问题进行二次加工了；于是，即使他能够有效地写下一些他“当时是如何想”的，但是写下的这些已经不是对输入进行的原始思考了。
尽管在测试方面“过程题”的设计，要求受测者写下解题的步骤，但这些步骤也已经是思考的结果，是一系列思考的结果的组合，并不是直接的思考过程本身。而且，这些步骤的表达，又是经过思考后给出的，评阅者对这个思考的结果作为输入，是否能还原受测者思考的过程，从而给出恰当的评价，又是值得商榷的。其次，这些步骤之间是否与问题解决相关，是否足以支撑、连贯地支撑解决问题的思考，这都是值得商榷的。理科的过程题目，因为理科的客观与严谨的逻辑性，尚有标准可言；文科的问题则评价的依据和尺度主观色彩会更浓些。
3. 任务分解法
综合上述两种方法的优缺点，通过将复杂的输入和输出之间的联系建立的思考过程，人为拆解为若干子任务，让受测者分别完成子任务的输入和输出的思考，进而构造出整个任务的刻画。同时，还在完成一个子任务后，要求受测者记录子任务完成过程中记录自己做了什么、自己是如何思考的。这样就对本源问题采集了较多的主、客观兼备的结果性和过程性数据，是对前面两种方法的突破。
这个方法的问题在于，子任务的拆解，是按照出题人的思路来拆分的，受测者不一定也是这样的思路，从而对受测者产生了不必要的干扰，甚至影响其正常思考。其次，这样的子任务，通常就是完成主任务所需要经过的几个步骤，而这些步骤之间不一定具有先后关系，即除非完成这一步，才能完成下一步；因而每个受测者对各个步骤之间的关系和理解的先后，也会对整个问题的解决产生影响。
再者，这样分拆任务，以及要求受测者记录自己是如何做的如何想的，这些都在打断受测者的思考过程。这些间断，都将对受测者的思考过程产生影响；而这样的影响对于刻画受测者的思考，是需要经可能避免的。
4.其他方法
不论采用什么方法，都是想打开思考这个黑箱，可是怎么才算打开呢？例如，在现代医学影像学的支撑下，利用EEG等技术，记录大脑在思考时的生理图谱，并给出的一些刻画和应用。
IMMEX-C的方法，虽然建立在三种方法基础上，但特点在于对具体问题构建充分的信息空间，让受测者在信息空间里游走，在不打断受测者思考的过程中，自动地获取思考过程中对信息的使用行为的客观数据，再利用这些数据重构受测者的思考过程；进而再这个重构的过程数据上进行分析和研究。
IMMEX-C的突破点在于，测评不是目的，集成的训练环境使得对问题的思考得以由浅入深，由低阶走向高阶。变式的设计，使得受测者在同一类问题的问题空间中连贯地思考，不断适应具体问题的变化，不断提升自己对这类问题的思考的品质，尤其是问题解决策略的构建、多路径策略的形成，乃至最终的优化和稳定的发展，使得受训者对这类问题建立充分的认知。而且，训练的同时，又使得测评从过程性评价，上升到发展性评价，为相应的教学干预提供了更有效的指引。