研究生的学习是提高两个方面的能力：知识和技能(Knowledge and Skill)，我们就把它简单理解成科学与技术。我作为老师，在我从事的生态模拟方向，对于知识比较熟悉。但是随着学科的发展，各种方法应用过来，比如空间分析技术（GIS与遥感）、参数优化技术（需要编程实现的一些统计分析），让我从头学来就很难。但是我的学生们有的GIS出身，有的做过遥感，我感觉他们做应该不困难。

但是这就引出一个矛盾，我们分别重视自己不熟悉的方面：我重视技能，而学生重视知识。对于我来说，你先把它弄出来，不管对错，我们有一个结果可以看，可以分析。对于学生来说，他们在没有弄清自己做这个有什么意义之前，就不愿意把这个东西弄出来。光在那里想，就要想半年一年。

我只有不厌其烦地解释，这个工作很有意义，你弄出来可就是开创一个方向。

到最后，我们总算殊途同归。赵刚，学GIS的，当初来的时候，就怕自己成为一个技术员，现在把作物模型与GIS有机结合起来，可以做各种各样的分析。他的几篇论文足以让人印象深刻。

马轩龙，加入课题组之前做过遥感，现在用MODIS卫星数据分析澳洲干旱草原的物候——我当时的建议是把遥感与地面的通量资料结合起来（因为这是另外一个数据源，空间与地面观测相互印证，这是多么美妙的事情！）。这个一般人是做不到的，你拿不到资料，而我们有这个条件。直到一年半以后——昨天，我看到他的论文中结合了空间和地面的观测，而且结果很漂亮。他昨天抱着自己的苹果电脑，过来展示这个成果，说，现在才理解你为什么建议把通量资料结合进去。（不理解，就不做啊？）。

郭利平确定了模型优化的方向，这是展现她钟情于建模的一个很好的题目。我原来建议用我同国外一个同事合作的现成的软件，但是她就想弄自己的。我也没有办法。跟我讨论、讨论、再讨论，那些对于我来说无聊的科学问题，我就建议她先把优化的方法弄出来。就这样总僵持了一年，现在终于我看到她的模型优化，而且不止一个方法。做研究需要坚持，我看到她的坚持（倔强），有时侯是对的，有时侯可能是错的——我感觉，但是总的来说我是赞赏的。

我的体会是，指导学生做论文，要坚持发扬民主，让学生的潜力发挥出来；学生对老师的想法也要重视，毕竟是过来人。