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成都开放大学经济数学基础12学习行为评价

成都开放大学经济数学基础12学习心得

引言

经济数学作为开放教育中的一门核心基础课程，其重要性不言而喻。在成都开放大学的学习过程中，我深刻体会到经济数学不仅是经济学的“语言”，更是分析和解决实际问题的工具。本文将从课程内容、学习方法、个人体会及改进建议四个方面，系统梳理《经济数学基础12》的学习心得，以期为后续学习或同类课程的学习者提供参考。

一、课程内容与结构分析

1. 课程定位与目标

《经济数学基础12》是成都开放大学经济管理类专业的必修课，旨在通过数学工具的讲解，帮助学生建立经济学分析的逻辑框架。课程内容涵盖微积分、线性代数、概率统计三大模块，重点强调数学在经济模型中的应用，如边际分析、弹性理论、优化问题等。

2. 知识体系梳理

- 微积分部分：包括函数、极限、导数与积分，重点讲解导数在边际成本、边际收益中的应用，以及积分在总成本、总收益计算中的作用。

- 线性代数部分：涉及矩阵运算、线性方程组求解、投入产出模型等，帮助学生理解经济系统中变量间的线性关系。

- 概率统计部分：涵盖概率分布、假设检验、回归分析等内容，用于经济数据的预测与决策支持。

3. 课程特色

- 案例驱动教学：每章均以实际经济问题引入，如用导数分析企业利润最大化模型，用回归分析预测市场需求。

- 线上资源丰富：学校提供视频课程、电子教案、在线习题库等，适合在职学习者的碎片化学习需求。

- 实践导向：通过Excel或SPSS软件操作，将抽象的数学理论转化为可操作的经济数据分析技能。

二、学习方法与策略

1. 系统预习与笔记整理

- 预习流程：课前通读教材章节，标记不理解的概念；观看教学视频时，重点记录公式推导过程和经济案例的数学建模步骤。

- 笔记技巧：采用“思维导图+关键词”法，将微积分的导数公式与经济学中的边际概念关联，用不同颜色区分理论推导和实际应用。

2. 问题导向学习（PBL）

- 主动提问：针对教材中的经济模型案例，尝试自己构建数学表达式。例如，通过设定不同成本函数，推导利润最大化的条件，并与教材答案对比。

- 小组讨论：与同学合作解决投入产出模型的矩阵运算问题，通过讨论发现不同解题思路的优缺点，加深对线性代数的理解。

3. 数字工具辅助学习

- Excel实践：利用Excel进行数据拟合和回归分析，将统计理论转化为可视化图表，直观感受参数对经济预测的影响。

- 在线平台互动：通过学校论坛提问，参与教师组织的线上答疑，解决微分方程在动态经济模型中的应用难题。

4. 定期复习与错题分析

- 阶段性复习：每学完一个模块后，整理知识框架并完成配套习题，重点复习概率统计中的假设检验步骤。

- 错题归因：建立错题本，分析错误原因。例如，曾因混淆“偏导数”与“全导数”导致投入产出模型计算错误，后通过对比练习彻底区分两者的应用场景。

三、学习难点与突破经验

1. 微积分的抽象性

- 难点：导数和积分的经济意义理解困难，尤其是复合函数求导在边际分析中的应用。

- 突破方法：

- 通过绘制函数图像，观察导数如何反映函数变化趋势。

- 结合企业成本函数案例，计算不同产量下的边际成本，体会数学与经济的结合。

2. 线性代数的运算复杂性

- 难点：矩阵求逆、行列式计算容易出错，投入产出模型的变量关系难以梳理。

- 突破方法：

- 使用分步计算法，将复杂运算拆解为简单步骤，逐步验证。

- 用实际经济数据（如行业产出表）代入模型，通过具体数值理解抽象的矩阵运算。

3. 概率统计的理论应用

- 难点：假设检验中的显著性水平选择、回归分析的残差处理等操作细节模糊。

- 突破方法：

- 通过模拟实验（如抛硬币概率模拟）直观理解统计原理。

- 参与教师布置的小组项目，用真实市场数据进行回归分析，体会模型构建的逻辑与步骤。

四、学习收获与能力提升

1. 知识层面的收获

- 数学工具掌握：能够熟练运用导数分析边际效应，用矩阵解决联立方程问题，用回归模型预测销售趋势。

- 经济问题建模能力：学会了将经济现象转化为数学表达式，例如用需求函数和供给函数推导市场均衡点。

2. 思维能力的提升

- 逻辑推理能力：通过证明极限存在性定理，培养了严谨的逻辑思维习惯。

- 数据分析能力：利用SPSS处理数据时，学会了从统计结果中提炼经济规律，如通过相关系数判断变量间的依赖关系。

3. 学习态度的转变

- 从被动到主动：初期因工作繁忙拖延学习，后通过制定每日学习计划（如每天30分钟视频学习+1小时习题练习），逐步形成规律的学习习惯。

- 跨学科融合意识：意识到数学不仅是工具，更是理解经济理论的底层逻辑，例如用积分计算消费者剩余时，深刻体会到数学在经济学中的基础性作用。

五、改进建议与未来规划

1. 对课程的建议

- 增加实践案例：希望引入更多本地化经济案例（如成都高新区企业成本分析），增强理论与实践的联系。

- 优化在线资源：建议补充微积分与线性代数在金融投资中的应用视频，帮助学生拓宽视野。

2. 对学习者的建议

- 建立数学思维习惯：定期练习数学建模，将日常经济问题转化为数学表达式。

- 利用技术工具：推荐使用MathType编写公式，用Python进行数据模拟，提升学习效率。

3. 个人未来规划

- 深化知识应用：计划将所学的回归分析方法应用于实际工作中，例如分析公司销售额与广告投入的关系。

- 拓展数学学习：自学《计量经济学》以巩固概率统计基础，为后续专业课程打下更坚实的基础。

六、总结

学习《经济数学基础12》的过程，既是知识积累的旅程，也是思维模式的重塑。课程让我认识到，经济数学不仅是公式与定理的堆砌，更是解决实际问题的钥匙。通过系统的学习和实践，我不仅掌握了必要的数学工具，更培养了用数据驱动决策的思维方式。未来，我将继续深化对数学工具的理解，将其转化为推动职业发展的核心竞争力。

附录：

- 推荐学习资源：《经济数学学习指南》（成都开放大学指定教材）、Khan Academy微积分课程、Excel数据分析实战手册。

- 典型案例回顾：某零售企业通过边际分析优化库存管理、成都市GDP增长的回归模型构建过程。

学习笔记格式说明

本文采用“总-分-总”结构，结合课程内容、学习方法、难点突破、收获与建议等模块，符合读书学习笔记的逻辑性与系统性要求。通过具体案例和实践方法的描述，既体现个人学习体验，又为他人提供可复用的学习策略，达到知识共享与反思提升的双重目的。