首页

umfoot

时间:2025-05-26 03:08:55 作者:在蓉港澳台侨大学生走进杜甫草堂 感受“诗圣”家国情怀 浏览量:88070

  中新网成都5月24日电 (单鹏)2025春季在蓉港澳台侨大学生城市互动体验营活动24日在成都杜甫草堂博物馆举行。

  据悉,此次活动由成都市政协港澳台侨外事委等主办,来自四川大学、电子科技大学、西南交通大学、西南财经大学、成都中医药大学、四川师范大学、成都大学等7所高校的近百名在蓉港澳台侨大学生,走进杜甫草堂,寻踪“诗圣”故里,感受杜甫的家国情怀。

  在专业讲解员的带领下,学生们漫步于杜甫草堂的园林之中,“诗圣”笔下“舍南舍北皆春水,但见群鸥日日来”的场景跃然眼前。讲解员详细介绍了杜甫在成都的生活以及《茅屋为秋风所破歌》的创作背景。通过讲解员的生动讲述,学生们更加理解“安得广厦千万间,大庇天下寒士俱欢颜”背后的博大胸怀。

活动现场。 成都市政协港澳台侨外事委 供图

  参观完杜甫草堂的核心展区后,学生们参与了诗词飞花令活动。飞花令现场气氛热烈,学生们在诗词的交锋中展现了对杜甫诗歌的了解,更在思维的碰撞中领悟了杜甫家国情怀的深刻内涵。

  四川师范大学学生廖妤轩是第二次来到杜甫草堂。“杜甫是成都的文化符号之一。再次来到杜甫草堂,更能走近杜甫创作时的心境。”她表示,“杜甫用诗歌记录了那个时代,更用他的情怀影响了后世无数人。”

  “我以前只听说过杜甫草堂,但没有来过。”四川大学文学与新闻学院学生郑嘉怡说,在她了解的杜甫诗歌中,《茅屋为秋风所破歌》给她留下了最深刻的印象,“杜甫来到四川躲避战乱,虽然生活很艰苦,但仍然心怀天下苍生,这是一种很伟大的精神。杜甫面对生活逆境却依然保持乐观、坚强的心态,也值得当代年轻人学习。”

在蓉港澳台侨大学生24日走进成都杜甫草堂博物馆。 成都市政协港澳台侨外事委 供图

  杜甫在成都的生活是他一生中较为难得的宁静时光,这段经历为他的诗歌创作提供了丰富的素材和灵感,成都的生活也让他变得更加平和与豁达。

  “成都自古以来就是‘天府之国’,这种松弛感的特质从杜甫的时代延续至今,也让我对这座城市有了更深的印象。”电子科技大学学生黄详祐说,天气好的时候,他会登上楼顶远眺成都周边的雪山,“那一刻我才真正理解了‘雪山下的公园城市’这一美誉的由来。”

  成都市政协港澳台侨外事委相关负责人表示,此次活动为在蓉港澳台侨大学生开启了一场沉浸式的文化之旅,“通过深入探寻杜甫的家国情怀,让港澳台侨青年在可触摸的巴蜀文化肌理中,理解天府文化的精神内核。不仅在互动中增进了友谊,更亲身感受了中华传统文化与‘天府之国’的独特魅力。”

  据了解,“在蓉港澳台侨大学生城市互动体验营”是由成都市政协港澳台侨外事委、成都市委统战部联合成都七所重点高校主办的特色品牌活动。自2018年创办以来,该活动引导港澳台侨大学生感受天府文化,提升港澳台侨新生代的国家认同、民族认同和文化认同。(完)

展开全文
相关文章
“武汉珍馐”洪山菜薹:食美味 解乡愁

2月23日上午,杨海龙告诉,他和弟弟是社火表演队员,20日事发当天,“杨老二”在第一、第二场演出时被观众“灌酒”,随后躺在床上休息,当晚被发现时不省人事,120到达时已失去生命体征。目前当地警方已介入调查,但劝酒的人至今无一人出面道歉。

中越边境上的首个高铁春运:临近收官旅客不绝

十、双方致力于同各方一道,推动落实《蓝色太平洋2050战略》,同意在中国-太平洋岛国应急物资储备、应对气候变化、减贫与发展、防灾减灾、菌草、农业等合作平台框架内加强合作,携手构建更加紧密的中国同太平洋岛国命运共同体,共同促进太平洋岛国地区和平、发展和繁荣。双方重申坚定维护以《不扩散核武器条约》为基石的国际核不扩散体系,呼吁有关国家履行国际义务,审慎处理核污染水排海、核潜艇合作等问题。

中国农业发展银行原客户三部总经理李光接受审查调查

“单板滑雪的雪感非常重要,年龄越小接触越好。”黄海宏透露,苏翊鸣、周苡竹和“20班”的成长经历让他对这一项目有了更深的认识,“根据项目特点,单板滑雪要从更早的时候开始让孩子们接触、参与,同时我们要尝试突破传统竞技体育培养方式,期待社会和更多家庭参与到人才培养中来”。他坦言,“十四冬”结束后,计划选拔一批年龄更小的孩子,“真正从娃娃抓起”。

沪宁沿江高铁建成通车 江苏铁路总里程突破4500公里

11月11日,正在福州举办的第七届福建文创市集吸引了众多市民和游客参与其中。记者看到,文创主题市集展示区共有120多个文创摊位,设置扬帆海丝、福建风物、添彩生活、AI赋能体验等8个文创主题,汇聚八闽风物,展示巧手匠心。活动现场还设置了众多互动体验、打卡环节,不少民众参与文创产品制作中,亲手体验。

大国外交·习主席的文化交流足迹丨“高山之国”,给习主席印象“美好而深刻”

领导这项研究的米歇尔·文德鲁斯科洛教授表示,机器学习正在对药物发现过程产生影响,它加快了识别最有前途的候选药的过程。由于时间和成本大幅减少,未来可实行多个药物开发计划。

相关资讯
热门资讯