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生成式人工智能在经济学教学和科研中的创新机制、面临的挑战及应对策略
目录
生成式人工智能在经济学教学和科研中的创新机制、面临的挑战及应对策略(1)
一、内容综述...............................................3
1.1研究背景...............................................5
1.2研究意义...............................................5
二、生成式人工智能在经济学教学中的应用.....................6
2.1创新机制...............................................8
2.1.1智能化教学辅助.......................................9
2.1.2个性化学习路径规划..................................11
2.1.3模拟经济环境与决策训练..............................12
2.2应用实例分析..........................................14
三、生成式人工智能在经济学科研中的创新....................15
3.1创新机制..............................................17
3.1.1数据驱动的理论构建..................................19
3.1.2模型预测与优化......................................20
3.1.3研究方法创新........................................21
3.2科研成果展示..........................................22
四、生成式人工智能在经济学教学和科研中面临的挑战..........24
4.1数据质量与隐私保护....................................26
4.2模型准确性与可靠性....................................27
4.3技术伦理与法律问题....................................28
4.4教学与科研人员技能转型................................30
五、应对策略..............................................31
5.1提升数据治理能力......................................32
5.2强化模型验证与优化....................................34
5.3建立伦理规范与法律法规................................35
5.4加强人才培养与技能培训................................36
六、案例分析..............................................38
6.1国内外成功案例介绍....................................39
6.2案例分析与启示........................................40
七、结论..................................................41
7.1研究总结..............................................42
7.2未来展望..............................................43
生成式人工智能在经济学教学和科研中的创新机制、面临的挑战及应对策略(2)
一、内容概括..............................................44
(一)背景介绍............................................46
(二)研究目的与意义......................................47
二、生成式人工智能在经济学教学中的创新机制................48
(一)个性化学习路径设计..................................50
(二)互动式教学模式创
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