当代大学生感恩教育的探索

从儒家的“仁义忠孝”,到现今的社会主义核心价值观,都体现出中华民族对感恩教育的重视。改革开放以来,随着社会经济高速发展,大学生的感恩状况每况愈下,甚至还出现了一些令人震惊的恶性事件,如:“云南大学马加爵杀人案”“旅日留学生弑母案”“药家鑫撞伤杀人案”“复旦大学饮水机投毒案”等。这一件件血的事实不得不引起我们对大学生感恩教育的深刻反思,如何唤醒学生的心灵已成为高校德育迫在眉睫的任务。笔者旨在结合现有研究成果,对感恩及感恩教育的定义和内涵,大学生感恩教育的意义和必要性,感恩缺失的表现及其形成原因、对策进行深入研究与探索。

基于四川革命精神,探索爱国主义教育新途径

在漫长的历史发展中,作为红色文化大省的四川孕育出了许多光辉的革命精神,这些精神不仅是对革命先辈英雄事迹的真实写照,更反映了四川儿女由民族危亡走向新生继而迈向辉煌的历史印迹;四川革命精神对于新生代大学生来说具有极高的教育意义,不仅能使他们深刻地认识到幸福生活的来之不易,也能使他们继承和造就艰苦奋斗、顽强拼搏、自强不息的优秀精神品质。面对新形式,发掘和传承四川革命精神,是做好大学生爱国主义教育的必由之路。

面向亚热带丘陵区小流域土壤有机碳空间预测的四种模型构建及性能比较

土壤是陆地生态系统最大的碳库,在提升生态系统服务功能和调节气候变化等方面发挥关键作用。对复杂多变环境下土壤有机碳(SOC)含量的精确预测将有助于正确评估区域土壤质量和碳汇功能。本研究以亚热带丘陵区一个典型小流域为研究对象,以地形、气候和植被三类环境变量为驱动因子,分析支持向量机回归(SVR)、随机森林(RF)、极端梯度提升算法(XGBoost)和轻量级梯度提升机(LightGBM)四种不同的机器学习算法在土壤(0~20 cm)SOC含量预测中的精度差异,并筛选影响SOC分布的主要环境影响因素。结果表明,RF模型、XGBoost模型和LightGBM模型均能较好预测SOC含量,以RF模型的表现相对最佳(R^(2)=0.540),其预测精度优于XGBoost(R^(2)=0.528)和LightGBM模型(R^(2)=0.504)。而SVR模型的预测精度(R^(2)=0.427)低于模型预测精度的最低可接受值0.50,并不适用于亚热带丘陵地貌SOC含量的预测。相关分析表明,在亚热带丘陵地貌区,地形(主要为海拔)对几种模型预测的贡献最大,是预测SOC的重要环境变量。基于四种模型预测的SOC数字制图显示,SOC空间分布趋势总体相似,均表现为北部区域、西南和东南边缘区域SOC含量较高,而中部区域SOC含量普遍偏低。