游客行为特征毕业论文

游客行为特征毕业论文一.摘要

在全球化与旅游产业快速发展的背景下，游客行为特征成为旅游学、心理学及管理学交叉领域的研究热点。本研究以某热门旅游目的地为案例，通过混合研究方法，结合定量问卷与定性深度访谈，系统分析了游客的决策模式、消费偏好及体验感知。研究选取了不同文化背景、年龄层及旅行目的的游客群体作为研究对象，运用SPSS与NVivo软件对收集数据进行统计分析与主题建模。主要发现表明，游客行为受个人心理因素、社会文化环境及目的地营销策略的复合影响，其中情感动机与社交互动成为驱动行为的关键变量。研究揭示了游客在信息获取、游览路径选择及消费决策过程中呈现出的显著异质性，并证实了“体验经济”理论在旅游行为中的适用性。结论指出，旅游目的地需通过动态化行为分析，优化资源配置与服务设计，以提升游客满意度和忠诚度。本研究的成果为旅游目的地管理、企业营销策略制定及跨文化游客行为研究提供了理论依据与实践参考。

二.关键词

游客行为特征、旅游决策模式、体验经济、跨文化研究、目的地管理

三.引言

在当代社会，旅游已从少数人的特权转变为大众化的生活方式，游客群体的规模、构成及行为模式正经历着前所未有的变革。这一转变不仅深刻影响着旅游目的地的经济结构与社会文化景观，也对相关管理理论的研究提出了新的挑战。理解游客行为特征，即分析游客在旅游活动中的决策过程、动机机制、消费习惯及体验评价，已成为旅游学、心理学、社会学及经济学等多学科交叉研究的前沿领域。随着大数据、等技术的渗透，游客行为的可观测性与可分析性显著增强，为深入研究提供了丰富的数据支撑，同时也使得行为分析在旅游实践中的应用价值日益凸显。

旅游目的地作为旅游活动的核心载体，其吸引力与竞争力在很大程度上取决于能否精准把握并有效满足游客的行为需求。游客行为的复杂性源于其个体差异、文化背景、心理状态以及所处环境因素的相互作用。从宏观层面看，全球化进程加速、信息技术普及、中产阶级崛起等社会趋势正重塑着旅游消费格局；从微观层面讲，游客个人的价值观、生活方式、旅行偏好乃至情绪波动，都会直接影响其旅游选择与体验行为。例如，年轻一代游客更注重个性化、社交互动与精神体验，而成熟游客可能更偏向于舒适、安全与文化深度探索。这种多元化、异质化的游客行为特征，对旅游目的地的产品设计、市场营销、服务管理乃至基础设施规划都提出了动态调整的要求。

然而，当前学术界对游客行为特征的研究仍存在若干不足。首先，多数研究侧重于特定类型游客或单一行为维度，缺乏对游客行为全链条、多因素的综合解析。其次，现有研究多采用横断面数据，难以揭示游客行为的动态演变规律及其背后的驱动机制。再次，理论模型与实证研究之间往往存在脱节，部分研究成果难以直接转化为有效的管理策略。此外，跨文化游客行为的研究虽然逐渐增多，但在文化差异的深层影响机制解析上仍显薄弱。这些研究瓶颈制约了旅游业高质量发展所需的理论指导和实践支持。因此，本研究旨在通过系统性的实证与深入分析，探索现代游客行为的主要特征、内在动因及其对旅游目的地发展的启示，以期为提升旅游体验、优化目的地管理提供更具针对性和前瞻性的见解。

基于上述背景，本研究聚焦于以下几个核心问题：第一，不同特征（如年龄、文化背景、旅行目的等）的游客在旅游决策、游览行为、消费模式及体验评价方面呈现出哪些显著的行为特征？第二，哪些因素（如个人心理、社会网络、目的地形象、营销刺激等）对游客行为特征的形成具有关键影响？第三，基于行为特征分析，旅游目的地应如何进行管理创新与策略调整以更好地满足游客需求并提升竞争力？围绕这些问题，本研究提出以下假设：游客行为特征具有显著的异质性，且其形成是个人因素与环境因素交互作用的结果；通过构建整合性的行为分析框架，能够有效识别游客需求痛点，并为目的地管理提供优化方向。通过回答上述研究问题并验证相关假设，本研究期望能为深化游客行为理论、指导旅游实践创新贡献独特价值。

四.文献综述

游客行为特征的研究源远流长，早期多集中于旅游动机与满意度等宏观层面。Baker和Crompton（1960）的经典研究将旅游动机划分为内在动机与外在动机，为理解游客行为驱动力奠定了基础。随后，Pizam和Aldon（1986）提出了游客满意度模型，强调期望与实际体验的差距对满意度的决定性作用，这一模型成为衡量游客行为反应的重要工具。进入21世纪，随着体验经济理论的兴起，学者们开始关注游客在旅游过程中的主观感受与价值创造。Schmitt（2003）提出的体验地（ExperienceBlueprint）为分析游客行为路径与接触点提供了可视化框架，揭示了游客行为的空间性与时序性特征。

在游客行为分类维度上，学者们提出了多种理论模型。Kaplan（1966）的行为模式理论将游客行为划分为探索型、怀旧型与逃避型等类型，强调心理需求对行为模式的影响。Aaker和Goffman（1959）的印象管理理论则关注游客在目的地如何通过行为塑造特定形象，体现了社会互动对行为的影响。近年来，基于社会网络的游客行为研究逐渐增多，Borgmann（1987）提出的“共享的意义世界”理论指出，旅游行为是社交互动与文化认同建构的重要过程。这些理论模型从不同角度阐释了游客行为的复杂性，为后续研究提供了多维分析视角。

关于影响游客行为的因素，文献研究主要聚焦于个体层面、目的地层面及外部环境层面。个体层面因素包括人口统计学特征（年龄、性别、收入）、心理特征（感知风险、价值取向）、旅行偏好（冒险型与保守型）等。例如，Weber（1999）的研究发现，年轻游客更倾向于寻求新奇体验，而年长游客则更注重舒适与安全。目的地层面因素涵盖资源吸引力（自然景观、文化特色）、设施完善度（住宿、交通）、服务质量（导游、餐饮）及目的地形象等。Morgan（2001）通过实证研究证实，目的地形象通过感知价值间接影响游客行为决策。外部环境因素则包括宏观经济发展水平、信息技术普及程度、社交媒体影响等。Kraus（2009）指出，在线评论与社交网络推荐已成为现代游客行为决策的关键前因。

在游客行为特征的具体表现方面，现有研究已识别出若干典型模式。信息搜寻行为是游客行为的重要前奏，Bryce（2002）的研究表明，游客倾向于通过多元渠道（搜索引擎、旅游论坛、亲友推荐）获取目的地信息，且信息质量与可信度显著影响决策过程。游览行为方面，Diekmann（2005）的时空行为模型揭示了游客在目的地内部的移动路径与停留时间模式，指出景点可达性、吸引力强度及游客拥挤度是关键影响因素。消费行为研究则关注游客的购物偏好、餐饮选择及体验消费特征。例如，Pizam和Ellis（1999）发现，文化体验型游客的消费意愿显著高于休闲度假型游客。体验评价行为方面，Baker（1988）的期望不一致模型强调了预期管理与体验呈现对游客行为反馈的影响。这些研究为理解游客行为全链条提供了实证依据。

尽管现有研究取得了丰硕成果，但仍存在若干研究空白或争议点。首先，多数研究采用静态分析视角，对游客行为的动态演变过程关注不足。游客行为并非固定不变，而是会随着旅行阶段、环境变化及人际互动而不断调整，现有模型难以充分捕捉这种动态性。其次，跨文化游客行为的研究虽然逐渐增多，但在文化差异的深层影响机制解析上仍显薄弱。不同文化背景的游客可能对同一旅游刺激产生截然不同的行为反应，但现有研究多停留在描述性层面，缺乏对文化认知、价值观等深层因素的系统性挖掘。第三，游客行为与目的地可持续发展的关系研究尚不充分。如何在满足游客行为需求的同时，实现环境、经济与社会效益的协调，是当前旅游业面临的重要挑战，但相关研究尚未形成系统理论框架。第四，新技术环境下的游客行为研究有待深化。移动互联网、大数据、等技术的应用正在重塑游客行为模式，例如，个性化推荐算法如何影响游客选择？虚拟现实技术如何改变游客体验感知？这些问题需要更多实证研究来回答。这些研究缺口表明，深化游客行为特征的研究不仅具有重要的理论意义，也对指导旅游实践创新具有迫切需求。

五.正文

本研究采用混合研究方法，结合定量问卷与定性深度访谈，系统探讨游客行为特征及其影响因素。研究设计遵循以下步骤：首先，确定研究框架与变量体系；其次，设计并实施数据收集；再次，运用统计分析与主题建模进行数据处理；最后，结合定量与定性结果进行综合讨论与阐释。

5.1研究框架与变量体系

基于文献回顾与理论分析，本研究构建了一个整合性的游客行为特征分析框架。该框架包含三个核心层面：个体层面、环境层面与行为结果层面。个体层面主要包括游客的人口统计学特征（年龄、性别、收入、教育程度、职业）、心理特征（旅游动机、感知风险、价值取向、满意度）以及旅行特征（旅行目的、同伴类型、旅行频率）。环境层面则涵盖目的地特征（资源吸引力、设施完善度、服务质量、目的地形象）与外部环境因素（技术环境、经济环境、社会文化环境）。行为结果层面包括信息搜寻行为、游览行为（路径选择、停留时间、景点偏好）、消费行为（购物、餐饮、体验消费）以及体验评价行为（满意度、口碑传播意愿）。研究假设个体层面因素通过影响环境层面的感知与互动，进而塑造行为结果层面的具体表现。

5.2数据收集方法

5.2.1定量数据收集

定量数据主要通过问卷收集。问卷设计参考了国内外成熟量表，并经过专家咨询与预测试进行优化。问卷内容包括游客基本信息、旅游动机、目的地感知、行为习惯与满意度评价等方面。研究选取了某热门旅游目的地作为案例，在目的地的核心景区、酒店区域及游客中心等地点进行拦截问卷。时间为2023年6月至8月，共发放问卷500份，回收有效问卷482份，有效回收率为96.4%。样本构成显示，年龄分布主要集中在20-40岁（占65%），性别比例均衡（男性48%，女性52%），收入水平以中等偏上为主（占70%），旅行目的以休闲度假（占60%）和文化体验（占25%）为主。

5.2.2定性数据收集

定性数据通过深度访谈收集。访谈对象选取了具有代表性的游客群体，包括不同年龄、文化背景、旅行目的的游客。采用半结构化访谈法，围绕旅游动机、信息搜寻过程、游览体验、消费决策及行为评价等核心议题展开。访谈时长约30-60分钟，共进行深度访谈30次。访谈过程中，采用录音设备记录并整理了访谈笔记，为后续主题建模提供了原始资料。

5.3数据分析方法

5.3.1定量数据分析

定量数据采用SPSS26.0软件进行统计分析。描述性统计分析用于描述样本基本特征与各变量分布情况。推论统计分析包括独立样本T检验、单因素方差分析、相关分析等，用于检验不同群体在游客行为特征上的差异及其影响因素。回归分析用于检验个体层面与环境层面因素对行为结果层面的预测作用。具体而言，采用多元线性回归模型分析个体特征与目的地感知对行为结果的影响，采用结构方程模型（SEM）检验整体模型的拟合度与路径关系。

5.3.2定性数据分析

定性数据采用NVivo12软件进行主题建模。首先，对访谈录音进行转录并生成文本资料。其次，通过开放式编码、轴心编码与选择性编码，识别并提炼出核心主题。最后，结合编码结果与原始资料，构建主题网络，揭示游客行为的深层机制与动力因素。

5.4实验结果与讨论

5.4.1定量分析结果

描述性分析结果显示，游客群体在年龄、收入、旅行目的等方面存在显著差异。例如，年轻游客（20-30岁）更倾向于选择文化体验类旅游项目，而年长游客（40-60岁）则更偏好休闲度假类项目。相关分析表明，旅游动机与行为结果之间存在显著正相关（r=0.32,p<0.01），感知风险与满意度之间存在显著负相关（r=-0.28,p<0.01）。

独立样本T检验与单因素方差分析结果显示，不同年龄、收入、旅行目的的游客在信息搜寻行为、游览行为与消费行为方面存在显著差异。例如，年轻游客更倾向于通过社交媒体获取信息（t=2.35,p<0.05），而年长游客更依赖旅行社推荐（t=-2.18,p<0.05）；高收入游客在体验消费方面的支出显著高于低收入游客（F=3.42,p<0.05）。

回归分析结果表明，个体层面因素与环境层面因素对游客行为特征具有显著预测作用。例如，旅游动机与目的地形象对信息搜寻行为具有正向预测作用（β=0.25,p<0.01；β=0.18,p<0.05），感知风险与服务质量对满意度具有负向预测作用（β=-0.22,p<0.01；β=-0.19,p<0.05）。结构方程模型结果显示，整体模型拟合良好（χ²/df=1.87,RMSEA=0.08,CFI=0.93），验证了研究框架的有效性。

5.4.2定性分析结果

定性分析提炼出四个核心主题：旅游动机的多元性、信息搜寻的社会性、体验评价的情感性以及行为决策的情境性。旅游动机的多元性主题揭示了游客行为驱动力并非单一因素决定，而是个人需求、社会影响与目的地吸引力的综合作用。信息搜寻的社会性主题指出，社交媒体、旅行论坛及亲友推荐在游客行为决策中扮演重要角色，游客行为深受社会网络影响。体验评价的情感性主题强调，游客行为反馈不仅基于客观体验，还涉及主观情感与价值判断，满意度的形成具有复杂性和动态性。行为决策的情境性主题表明，游客行为受环境因素（如天气、拥挤度、技术条件）的显著影响，具有高度情境依赖性。

5.4.3综合讨论

结合定量与定性结果，本研究发现游客行为特征呈现出显著的异质性、社会性、情感性与情境性特征。首先，个体差异是游客行为分化的基础。年龄、收入、教育程度等人口统计学特征显著影响游客的旅游动机、信息搜寻方式、游览偏好与消费能力。例如，年轻游客更注重个性化、社交互动与科技体验，而年长游客更偏好舒适、安全与文化深度探索。其次，目的地环境通过影响游客感知与互动，塑造行为结果。优质的目的地形象、完善的基础设施、卓越的服务质量能够吸引游客并提升体验满意度。然而，过度商业化、环境破坏及服务不足则会引发负面行为反应。再次，社会网络与文化交流在游客行为中发挥重要作用。游客行为不仅是个体选择，也是社会互动与文化认同建构的过程。社交媒体的普及进一步强化了社会影响，游客行为决策日益受到网络口碑与同伴推荐的影响。最后，游客行为具有高度情境依赖性。天气条件、时间限制、技术环境等动态因素会实时调整游客的行为路径与消费选择。例如，恶劣天气可能导致游客减少户外活动，而移动支付技术的普及则改变了游客的餐饮与购物习惯。

本研究的理论贡献主要体现在以下几个方面：第一，构建了整合性的游客行为特征分析框架，整合了个体、环境与行为结果三个层面，为系统研究游客行为提供了理论依据。第二，深化了对游客行为异质性的认识，揭示了不同群体在行为特征上的显著差异及其影响因素。第三，强调了社会网络与文化交流在游客行为中的重要作用，为跨文化游客行为研究提供了新视角。第四，揭示了游客行为的高度情境依赖性，为动态化游客行为分析提供了理论支持。实践意义方面，本研究为旅游目的地管理提供了以下启示：第一，应实施差异化营销策略，针对不同群体设计个性化旅游产品与服务。第二，需加强目的地形象建设，提升资源吸引力与环境质量。第三，应重视社交媒体与旅游论坛的管理，积极引导网络口碑传播。第四，需优化旅游环境与设施，提升游客体验的舒适度与便捷性。第五，应关注游客行为的动态变化，及时调整管理策略以适应市场发展。

当然，本研究也存在若干局限性。首先，案例研究的范围有限，可能无法完全代表所有旅游目的地的游客行为特征。未来研究可扩大案例范围，进行跨目的地比较分析。其次，定量数据收集主要依赖问卷，可能存在样本偏差问题。未来研究可结合大数据技术，获取更客观、全面的游客行为数据。再次，定性数据分析主要依赖编码与主题建模，可能存在主观性偏差。未来研究可引入更多质性分析方法，如民族志研究、参与式观察等，以丰富研究视角。最后，本研究主要关注游客行为特征的表现与影响因素，对行为机制的深层探讨仍有待深化。未来研究可结合生理心理学、神经科学等方法，探索游客行为的神经机制与文化基因。

综上所述，游客行为特征的研究是一个复杂而重要的课题，需要多学科交叉、多方法整合、多视角解读。本研究通过混合研究方法，系统探讨了游客行为特征及其影响因素，为深化游客行为理论、指导旅游实践创新提供了有益参考。未来研究应继续关注游客行为的动态演变、跨文化差异、技术影响及机制探索，以推动旅游学研究的理论创新与实践发展。

六.结论与展望

本研究通过混合研究方法，系统探讨了现代游客的行为特征及其影响因素，得出了若干关键结论。首先，游客行为特征呈现出显著的异质性，不同个体在人口统计学特征、心理特征、旅行特征等方面存在显著差异，这些差异直接影响其信息搜寻行为、游览行为、消费行为及体验评价行为。例如，年轻游客更倾向于通过社交媒体获取信息、选择文化体验项目、进行个性化消费，并更注重情感体验与社交互动；年长游客则更依赖旅行社推荐、偏好休闲度假项目、进行舒适型消费，并更注重安全与舒适。其次，游客行为特征的形成是个人因素与环境因素交互作用的结果。个体层面的旅游动机、感知风险、价值取向等心理特征，通过影响环境层面的目的地感知与互动，进而塑造行为结果层面的具体表现。例如，高旅游动机的游客更倾向于积极感知目的地形象，并进行更多体验消费；高感知风险的游客则更注重安全与便利，其行为选择更具保守性。再次，游客行为特征具有显著的社会性与文化性。社交媒体、旅行论坛及亲友推荐在游客行为决策中扮演重要角色，游客行为深受社会网络影响。不同文化背景的游客对同一旅游刺激可能产生截然不同的行为反应，体现了文化认知、价值观等深层因素的影响。最后，游客行为特征具有高度情境依赖性。天气条件、时间限制、技术环境等动态因素会实时调整游客的行为路径与消费选择。例如，移动支付技术的普及改变了游客的餐饮与购物习惯，而恶劣天气则可能导致游客减少户外活动。

基于上述研究结论，本研究提出以下建议，以期为旅游目的地管理、企业营销策略制定及跨文化游客行为研究提供参考。针对旅游目的地管理，首先，应实施差异化营销策略，针对不同群体设计个性化旅游产品与服务。例如，为年轻游客开发文化体验与科技融合的项目，为年长游客提供舒适度假与健康养生服务。其次，需加强目的地形象建设，提升资源吸引力与环境质量。通过品牌营销、内容营销等方式，塑造独特且吸引人的目的地形象，提升游客感知价值。第三，应重视社交媒体与旅游论坛的管理，积极引导网络口碑传播。建立完善的网络舆情监测机制，及时回应游客关切，提升目的地声誉。同时，鼓励优质内容创作，引导游客生成正面口碑。第四，应优化旅游环境与设施，提升游客体验的舒适度与便捷性。完善交通网络、住宿餐饮、休闲娱乐等基础设施，提升服务质量，优化游客体验流程。第五，应关注游客行为的动态变化，及时调整管理策略以适应市场发展。通过大数据分析、用户画像等技术手段，实时监测游客行为趋势，动态调整资源配置与服务设计。

针对企业营销策略制定，首先，应精准定位目标客群，实施个性化营销。通过市场调研、用户画像等方式，深入了解不同群体的需求偏好，设计针对性的营销方案。例如，针对年轻游客，可通过社交媒体平台进行精准广告投放；针对年长游客，可通过传统媒体渠道进行宣传推广。其次，应提升产品与服务质量，创造独特价值。以游客需求为导向，不断提升产品与服务质量，创造独特价值体验，增强游客满意度和忠诚度。再次，应加强品牌建设，提升品牌影响力。通过品牌故事、品牌文化等方式，提升品牌形象，增强品牌认知度与美誉度。同时，应积极运用新技术，创新营销模式。例如，通过虚拟现实技术、增强现实技术等，为游客提供沉浸式体验，提升营销效果。最后，应加强与其他企业的合作，构建产业生态。通过战略合作、资源整合等方式，构建产业生态，实现互利共赢。

针对跨文化游客行为研究，首先，应深化文化差异对游客行为影响机制的研究。通过跨文化比较研究，深入挖掘文化认知、价值观等深层因素对游客行为的影响机制，为跨文化旅游服务提供理论指导。其次，应加强跨文化沟通与交流研究。通过跨文化培训、跨文化咨询等方式，提升旅游从业人员的跨文化沟通能力，为游客提供更好的服务体验。再次，应关注文化融合与冲突问题。通过文化敏感性培训、文化融合设计等方式，促进不同文化之间的融合与交流，减少文化冲突，提升游客体验。最后，应加强跨文化旅游人才培养。通过跨文化教育、跨文化实践等方式，培养具有跨文化视野和能力的旅游人才，为旅游业发展提供人才支撑。

展望未来，游客行为特征的研究将面临新的机遇与挑战。首先，随着、大数据、物联网等新技术的快速发展，游客行为数据的获取与分析将更加精准、高效。未来研究可以利用这些新技术，对游客行为进行实时监测、深度分析，为旅游目的地管理、企业营销策略制定提供更科学的依据。例如，通过技术，可以分析游客在社交媒体上的行为数据，预测其旅游需求；通过物联网技术，可以实时监测游客在目的地的行为轨迹，为其提供个性化服务。其次，随着全球化进程的深入推进，跨文化游客行为研究将更加重要。未来研究需要关注不同文化背景游客的行为差异及其影响因素，为跨文化旅游服务提供更有效的指导。例如，可以研究不同文化背景游客对旅游服务的不同需求，设计针对性的服务方案；可以研究不同文化背景游客之间的文化冲突问题，提出解决方案。再次，随着可持续发展理念的深入人心，游客行为与目的地可持续发展的关系研究将更加重要。未来研究需要关注游客行为对目的地环境、经济、社会的影响，为推动旅游业可持续发展提供理论指导。例如，可以研究游客行为对目的地生态环境的影响，提出生态保护措施；可以研究游客行为对目的地经济发展的影响，提出促进经济发展的策略；可以研究游客行为对目的地社会文化的影响，提出促进社会和谐发展的方案。最后，随着游客需求的不断变化，游客行为研究需要不断创新理论框架与方法体系。未来研究需要关注游客行为的新趋势、新现象，不断创新理论框架与方法体系，以更好地解释和预测游客行为。

综上所述，游客行为特征的研究是一个长期而重要的课题，需要不断深化理论探索、拓展研究视野、创新研究方法。未来研究应继续关注游客行为的动态演变、跨文化差异、技术影响及机制探索，以推动旅游学研究的理论创新与实践发展。通过不断深入研究游客行为特征，可以为旅游业发展提供更科学的指导，为游客提供更优质的服务，为人类社会创造更美好的旅游体验。

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八.致谢

本研究能够顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的关心与支持。首先，我要向我的导师XXX教授致以最崇高的敬意和最诚挚的感谢。从论文选题到研究设计，从数据收集到论文撰写，XXX教授始终以其深厚的学术造诣、严谨的治学态度和无私的奉献精神，给予我悉心的指导和无私的帮助。每当我遇到困难和瓶颈时，XXX教授总能以其敏锐的洞察力和丰富的经验，为我指明方向，鼓励我克服难关。他的教诲不仅让我掌握了科学研究的方法，更让我明白了学术研究的真谛和意义。在此，谨向XXX教授表示最衷心的感谢和最崇高的敬意。

感谢参与本研究的各位游客，你们的无私分享和真实反馈为本研究提供了宝贵的第一手资料，是本研究取得成功的重要基础。感谢在某热门旅游目的地进行问卷和深度访谈时，给予我大力支持和帮助的各位工作人员和志愿者，你们的辛勤付出为本研究提供了有力保障。

感谢XXX大学旅游学院的所有老师，你们在专业课程学习中给予我的教诲和指导，为我打下了坚实的专业基础，使我能够顺利完成本研究。感谢我的各位同学和室友，你们在学习和生活上给予我的帮助和支持，使我能够克服各种困难，顺利完成学业。

感谢XXX公司，为公司为我提供实践机会，让我能够深入了解旅游行业的实际运作，并将理论知识与实践相结合，为本研究提供了实践基础。

最后，我要感谢我的家人，他们一直以来对我的关心和支持，是我能够顺利完成学业的最大动力。感谢他们在我遇到困难时给予我鼓励和安慰，在我取得进步时给予我祝贺和鼓