机器学习视角下经济学科课程转型及教学模式创新  

Transformation and Innovation in Economic Curriculum and Teaching Models from the Perspective of Machine Learning

作　　者：潘海峰[1] 杨萌馨 PAN Haifeng;YANG Mengxin

机构地区：[1]安徽工程大学数理与金融学院,安徽芜湖241000 [2]白俄罗斯国立经济大学会计系,明斯克220070

出　　处：《河南牧业经济学院学报》2025年第1期71-74,共4页Journal of Henan University of Animal Husbandry and Economy

基　　金：国家社科基金一般项目(编号:24BJY097);安徽省新时代育人质量工程项目(编号:2022szsfkc087);安徽工程大学教学研究重点项目(编号:2023jyxm55)。

摘　　要：数据多样化和规模的急剧增长,为经济学科带来了新的挑战,同时促进了其方法与工具的创新和发展。大数据时代,经济学科在数据维度、模型设定、复杂特征刻画、模型依赖和预测等方面面临诸多挑战。基于机器学习优势,推动机器学习与经济学科交叉融合,扩展经济学科的应用边界,丰富其模型构建、方法论和工具使用,有助于提升经济学科在实证研究中的严谨性和科学性,使其能够更精确地捕捉和分析经济现象的复杂性。

关 键 词：大数据 经济学科 机器学习 交叉融合 教学创新 

分 类 号：G420[文化科学—课程与教学论]