第一篇：大數據在培訓領域的應用

大數據在培訓領域的應用

隨著信息技術的普及,人類社會進入到了大數據時代,數據已經滲入到我們生活的每一個角落,衣食住行都離不開數據。所謂的大數據在百度百科上的解釋是:在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有數據容量巨大，數據種類繁多，數據獲取速度快速，數據來源真實，數據具有價值性等特點。從大數據的應用來看，大數據包括橫向和縱向兩方面的大，可以從時間空間來說，可以從數量與質量來說，也可以主觀客觀來說，一切我們可視可聞可想的都包含在大數據里。正是有這一種大，才可以在精確定位的“小”行業中提現出大的價值。大數據使市場行業更加細分，人們的行為更佳細分，可以使企業更清晰的明白自己的定位，從時間的跨度上來講，大數據這是由于這種資源的大量整合，可以使得市場具有前瞻性，而大數據的最終效果是使消費者得到最合理最高效價值最大化實現的滿足。

20世紀90年代開始，培訓行業在中國發展壯大，盡管現在已經到了一個全面發展的時期，但是培訓行業依舊存在大量的問題。培訓供求錯位，培訓沒有建立在科學的需求分析上，培訓沒有針對性，培訓項目設置不合理，導致培訓效果事倍功半。培訓定位模糊，對培訓定位不清，致使培訓與企業長期發展脫節，培訓并沒有真正為企業的經營戰略做出貢獻。培訓主體錯位，培訓只是培訓部的事，高層不重視，中層不支持，基層不理解，培訓部角色尷尬。培訓對象錯位，許多企業盡管重視員工培訓，卻只是關注中基層員工的培訓，忽視對高管層的培訓。只對中基層員工培訓，忽視對高層培訓，或者籠統培訓管理層，員工的素質愈來愈高，而管理者卻沒有得到應有的提升。培訓方法不當，在培訓方法上，企業大多運用傳統的模式授課，培訓師講，學員聽，從而產生枯燥、效果不好的弊病，使員工失去對培訓的興趣。許多培訓師根本沒分清培訓與教育的界限，培訓應是以學習和掌握知識和技能為中心，而關鍵在于改變學員的技能。

培訓定義是一種有組織的知識傳遞、技能傳遞、標準傳遞、信息傳遞、信念傳遞、管理訓誡行為，培訓的目的也是使得這些傳遞能夠實現。在大數據的發展應用之下，無疑為培訓發展提供不少有效途徑。在大數據時代，最常做的便是將數據產品化，通過對私家車數據的整合，出現了Uber，通過對英語教員的整合，有了現在VIPABC的發展模式，有數據走向產品的案例不勝枚舉。在培訓領域也可以通過數據實現產品化，比如開發一款可以使用的app，使參與培訓的人可以隨時隨地的利用時間來培訓，培訓者也可以隨時互動。然而這個的實現，必須要依靠大數據，需要前期非常龐大的數據支持，以數據來確定培訓的主題，培訓的內容，培訓的風格，培訓的人員，培訓的課程等等，而這里大數據可以是通過對很多的學員的調查，對以往培訓資料的整合，對同行業的調查，總而言之，離不開大量的數據支持。

在全球化的快速發展下，人才發展已經成為關鍵，培訓的外延拓展到關鍵人才的界定，能力標準設定，人才評測以及系統性的發展領域，實現這一點必須要對人系統，有差別的培訓。運用大數據增強培訓針對性顯然是不可或缺的，針對性是培訓的基本要求，運用大數據，一方面，可以分析培訓人員知識儲備結構，了解到培訓人員哪些方面的專業培訓還欠缺，從而有針對性地開展重點專項培訓，彌補其專業知識的缺陷；另一方面，可針對性地調訓配置學員，改變以往“一鍋煮”的方式，做到按需培訓、有的放矢，實現組織需求與個體需求的有機統一。同時，通過運用大數據，使人員培訓與培訓者使用有機結合。通過建立起人員培訓的電子檔案，使培訓管理數字化，通過查看培訓檔案和分析培訓結果，可以動態了解培訓人員在若干年內的培訓知識儲備。除了對被培訓者的合理調控以及數據建檔，達到學員最大化培訓效果之外，通過對培訓人員的數據整合，歸納培訓人員的知識強項，性格特征，從而幫培訓者挑選適合的學員，以及做好自身規劃。

大數據的整合使得企業更加清楚自己的定位，明確自己在整個市場中的角色扮演，企業的明確定位又是企業培訓的一個重要保證。市場何其之大，人才何其之多，知識何其之廣，擺正自己的位置，培訓才能有的放矢。運用大數據對公司現狀的分析，公司的發展歷程的回顧，公司在市場上的定位，才能預估公司未來的發展。公司的發展方向又決定了培訓開展的方向，一切又要從自身的定位說起，所以大數據的整合可以使得培訓的方向更加明確，企業未來大發展更加明確。

將來的培訓的方式由被動向主動轉變，培訓的內容由普遍競爭向核心競爭轉變。這既是對培訓人員的要求，也是對企業的要求，而大數據就是這個轉換工程中的一個一個媒介，傳統的數據詮釋宏觀、整體的培訓情況，用于影響培訓的宏觀政策與決策；大數據除分析宏觀外，可以分析學員個體的課堂教學、實踐調研等微觀狀況，對于調整學員培訓行為，實現個體化培訓、需求培訓等具有重要現實意義，就是從原來的宏觀到現在的微觀，才實現了培訓之間的可交流性，從而使一味的灌輸與接收，到培訓過程中改變與創新。以前的培訓是哪里不會補哪里，但是面對知識經濟的挑戰和日益激烈的市場競爭，培訓僅為補缺是遠遠不夠的，應把挖掘潛力作為培訓的重點，把思維變革、觀念更新、潛能開發納入培訓的內容，而潛能的開發則是企業發展核心技術的關鍵，核心技術也是成為企業的核心競爭力，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

運用大數據科學規范培訓管理，將大數據技術運用到學員培訓管理中，可以建立起立體化的員工培訓管理系統，從而實現集中培訓、專題培訓、網絡培訓、涉外培訓、高端培訓等網絡化管理目標，實現學員培訓管理規范化和科學化。針對培訓缺少技術支持，缺乏針對性，資源分配不合理等問題，大數據利用其數量大，范圍廣，處理速度快的特點，有效的對培訓市場的資源進行精確分類，使得培訓行業的一些看是雜亂的問題有規律的呈現，使行業再度細分，從而有效的分配資源，達到資源的最大化使用，整合無數微觀數據形成的大數據來使得培訓工作井井有條。

陳偉明

05-27

第二篇：大數據在物流方面應用

大數據時代在物流方面的應用

學院：經濟管理學院 專業：市場營銷123班 學號：2012016314 姓名：李燕

“大數據時代來了!”兩年，從業內到業外，這句口號見諸網媒、報端的頻率與日劇增。直至今天，從政府高管到行業巨頭，從商界大鱷到微企老板，關于數據創業，他們中有沒有直接參與已然不是那么重要了，重要的是現在誰都不敢不重視大數據。更值得期待的是已有先驅馱負大數據顛覆行業規則的構想，開始試水國內物流行業。

“物流業是一個產生大量數據的行業，在貨物流轉、車輛追蹤等過程中都會產生海量的數據，這么多資源如果不用就浪費了。”申通信息技術部總監邱成在接受本報記者采訪時說。目前，業內對大數據并沒有統一的定義。不同廠商、不同用戶，站的角度不同，對大數據的理解也不一樣。麥肯錫報告中對大數據的基本定義是：大數據是指其大小超出了典型數據庫軟件的采集、儲存、管理和分析等能力的數據集合。毋庸置疑的是，大數據的價值在于從海量的數據中發現新的知識，創造新的價值。越來越多的企業也意識到了大數據的價值，對數據分析與挖掘的需求與日俱增。

“物流業之所以做大數據，主要是因為：第一，快遞走入民生的勢頭越來越猛，對每一個節點的信息化需求也越來越多，這就需要通過大數據把信息化對接起來。第二，從企業自身角度來講，信息化對企業管理者的重要性也越來越突出。第三，提高對數據的加工能力，通過‘加工’實現數據的‘增值’。”邱成說。

長期以來，備受指責的行業中總少不了物流業，其對倉儲運輸車空間的利用不科學、安全性差、燃油效率低下、周轉時間隨路徑而浮動等，這些是導致中國物流業占GDP總量約18%遠高于歐美發達國家的最主要原因。

整個物流業尤其電商領域已經幾近爆發式成長，若應用大數據分析技術，倉儲運輸的空間將被系統化布置，物流車行程路徑也將被“最短化”、“最暢化”定制。兩年前，把一噸蔬菜從廣州運到北京比從北京運到美國洛杉磯物流成本都高，今天，當大數據時代到來的時候，物流行業規則能否因其改變，只能拭目以待。因為大數據試水物流行業，“游戲”才剛剛開始。

“現在我們在做淘寶、商業客戶的一些數據采集，在構成基礎數據網絡之后，再做第三方的增值應用。”邱成說。在前不久召開的“京交會”上，申通快遞展示了其最新的“信息化智能平臺”。該平臺通過對數據的歸納、分類和整合，可以清楚地查看申通網絡任何一個網點的經營現狀和業務構成等。

在百世匯通，通過技術人員運用科技手段進行分析、提煉，大數據正在為企業戰略規劃、運營管理和日常運作提供重要支持和指導。據百世物流科技（中國）有限公司副總裁張硯冰介紹，百世匯通嘗試運用大數據來管理、分析、判斷加盟網點的運營行為，通過網點在系統內的足跡建立數據分析模型，成功地預測了幾次網點的異動，使工作方式由被動式變為主動式、前置式，減少了大量客戶投訴，把問題消滅在萌芽階段。

不僅僅是物流業，電商企業也越來越關注大數據。早在今年年初，京東商城就已啟動云計算研發基地，并成立“京東商城——中國人民大學”電子商務實驗室，著力電子商務大數據的分析與合作；在“京交會”上，阿里巴巴集團與中國郵政集團、“四通一達”等十家快遞公司合作，核心內容仍以打通物流數據為基礎，重點將轉向“數據整合與分析”。

“淘寶做大數據是以訂單為核心，快遞企業做大數據是以快遞為核心。以申通為例，我們的客戶不只是淘寶，還有很多商業客戶。而且不少商業客戶都有與快遞企業在IT方面合作的想法，未來我們也希望能挖掘更多的數據價值，通過大數據給商業客戶提供信息化服務。”邱成說。

物流行業樹大根深，大數據在此行業內的應用也是非常廣泛的。物流中除去淘寶商城、京東商城、蘇寧易購等企業產生的包裹、快遞等小部件中短距離之間物品流通的小物流;還有與之相對應的重量大、體積大、長距離運輸的物品流通，如港口貨物運輸、大貨車集裝箱運輸等的大物流。

在亟待改進的物流行業，大物流領域利用大數據分析應用技術其實質就是利用地理信息、位置服務、物聯網在物流行業里做信息系統化，將現有的粗放、零散、低效、高耗的物流企業數據資源加以整合，建設成可以依據空間地理信息來統一協調監管的現代化物流。逐步利用大數據驅動信息化物流建設，在信息化的現代物流模式下，大物流領域的任何物流車船歸屬企業的名稱、物流車隊的整體油耗、車船的位置信息、車船的行程軌跡、車船的運行周期等這類空間地理數據通過系統智能化處理。

大物流領域成功應用大數據，無非是讓物流車隊效率提高、流程精簡。物流車隊本身的管理、設備等條件優化改善了，才有望使得中國物流運輸成本降低。理想的前景是聯合一個大型物流車隊，為其免費裝載上一臺設備，這種設備搜集的車隊車輛所有空間地理位置信息都即時反饋到監視后臺。怎樣獲取這些大數據也就是物流車隊提高管理效率的關鍵所在。然而，在劉俊偉來，這種期望的信息智能化的現代物流模式可能需要3-5年時間方可成熟。怎樣獲取這些大數據是一個問題，這需在資金投入、研發團隊打造方面的決心和魄力。

“隨著市場的發展，在未來，快遞企業會不斷加大在大數據方面的投入。”邱成表示。大數據的核心是發現和預測，利用其這個特點，可以提升快遞行業的整體服務水平。此外，對于快遞業做大數據的未來發展趨勢，也有業內人士指出，快遞員獲取的數據已不只是企業內部信息，還包括大量的外部信息。大數據則讓廠商能夠有的放矢，甚至可以做到為每一個客戶量身定制符合個體需求的產品和服務，從而顛覆整個商業模式。

盡管企業已熟知大數據所帶來的價值和優勢，但由于數據規模和種類的增加，處理速度的加快，以及易受攻擊的特點，隨之而產生的成本和復雜性給企業的IT資源和基礎設施帶來了更大的壓力。如何在降低成本的同時提高IT效率，成為快遞企業不得不面對的一大難題。

在邱成看來，投資、技術手段等并不是最大的難點。“快遞企業做大數據面臨的最大難題在于：一是基礎數據的采集。因為到現在為止，不少快遞企業的操作及信息傳輸并不是很規范，這給基礎數據的采集帶來了不小的困難。二是未來大數據的應用方向。比如我們現在有一些淘寶數據，首先要想好怎么用。”邱成說。

此外，也有業內人士建議，在大數據時代，企業要想用數據制勝，就必須盡早建立數據資產管理策略。只有擁有戰略性視野和專業技術，才能更好地獲得商業洞察力，才能將數據資產轉換成戰略資產和競爭力。

對于物流行業而言，必須能夠更好地利用大數據，這樣就可以更好地為客戶提供服務，降低成本，提高燃油效率。與劉俊偉觀點大同小異，Teradata天睿公司運輸物流業總監肖恩也認為，大數據在大物流領域的應用是一個主要的技術潮流。即目前已經積累下的大數據需要以更加智能的方法加以利用，同時還要開發新技術來更便捷的獲取多樣化大物流數據。

第三篇：產品經理對大數據在教育領域的應用分析

產品經理對大數據在教育領域的應用分析

傳統教育模式，教師對學生的評價，絕大部分來自考試成績及較為主觀的判斷。而互聯網模式下的教育模式，核心是為學生自我發展、教師教學反思、學校的質量提升提供基于數據分析的支撐，從而減輕教育評價體系的負擔，同時采用統一的標準進行評價，在一定程度上提升評價的準確性。

其中，“數據分析”＋“可視化”：讓學生、老師、家長三方都更全面的了解學習情況，更重要的是老師會根據大數據的分析，對教學內容做針對性的調整，管理人員同時也可以根據科學的數據支撐進行學校資源管理。

四大評價體系：數據代替傳統 客觀評價體系

（1）定位

從主觀判斷到客觀評價（2）案例 · 學習診斷分析系統 · 課堂互動反饋系統

伴隨式評價體系

（1）定位

從總結性評價到過程性評價（2）案例

區域性數字化教育評價體系：用數據代替傳統的查資料，調研訪談來描述區域發展問題。

智能化評價體系

（1）定位

從人工性評價到智能評價（2）案例

· 萬份英語同題作文智能評價：智能評價技術代替傳統改卷模式 · 課堂評價系統：即時練習考試與成績分析

綜合性評價體系

（1）定位

從單一評價到綜合評價（2）案例

學生綜合素質在線評價：多維學習評價代替只看成績的方式。

大數據的最終目的，即為最大化實現自適應學習，自適應學習是把學習和評價聯動起來的一種科學的學習模式。因為，要自適應學習，必須有一個系統隨時看到學生學到什么程度，這個完全是評價。但是，評價完了之后有一個新的呈現。目前國內很多教育機構在研究自適應的學習模式，但都處于起步階段，若要把自適應做好做透，一定是真正通過大數據、根據算法模型來分析學生的學習數據，匹配下一步應該學什么。

大數據的核心在“大”，大數據需要一個量的累計，積累始終是需要時間去培養的，大數據給教育帶來的好處，會隨著時間的遷移越來越明確。

兩類學校試點：個性代替全面

就目前而言，教育領域大數據的作用還在基礎教育這一塊，優化學生成長路徑，轉變新理念，把教育忘服務方向轉換，為學生提供更全面的發展機會。，大數據會幫助家長從孩子學習數據到心理測評數據中了解孩子，更合理的規劃興趣拓展，更客觀的選擇文理分科，更科學的進行志愿填報。大數據幫助家長通過數據為孩子更好的判斷未來。

幼兒園

定位 案例 目的

K12

（1）定位

利用大數據革新課堂交互模式（2）方法

· 確定學生的有關數據；

· 了解對于學生的學習來說什么是真正重要的； · 有針對性地為學生提供合適的教學．（3）案例 · ClassDojo · 智能設備 · 智慧校園（4）目的

挖掘個性發展方向，實現健康快樂成長。

小Q來總結

在線教育未來的發展方向「標準化」＋「產業鏈」，「提升效果」＋「精準匹配」。對于教育領域大數據的采集與設計，現實存在的問題有：紙質作業仍未全面電子化，大多數家長并不允許孩子們長時間地使用移動設備。數據采集過于碎片化，并不構成線性結構。若要獲得突破，先想辦法拿到數據才有可能產生效果，這是大數據在教育領域應用分析中最核心的難點。

第四篇：大數據在教育領域的運用

大數據在教育領域的運用

（貴陽護理職業學院 550081）

摘 要：近些年來大數據被多次提起，2016年2月，貴州獲批國內首個大數據綜合試驗區。省委市委高度重視大數據發展，把大數據作為彎道取直的重要機會。目前大數據已經在諸多領域實現了很多成功應用，但在教育中的應用仍處于探索階段。本文對大數據發展、數據可靠性、學生管理的痛點、教育大數據的應用進行了梳理。以期在一定程度上帶來一些新的思考。最后，本文也指出利用教育大數據的機遇與挑戰。

關鍵詞：教育大數據；數據可靠性；大數據運用

（一）什么是大數據

2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資 2 億美元啟動 “大數據研究和發展計劃”，將“大數據研究”上升為國家意志。同年，聯合國全球脈動（UN Global Pulse）組織發布《大數據促發展：機遇與挑戰》一文，指出大數據時代已經來臨【1】。說到大數據，首先要探討數據從哪里來，大數據解決了什么？大數據科學的興起是信息時代的產物。計算機的出現和逐步的普及，信息對整個社會的影響逐步提高到一種絕對重要的地位。信息量，信息傳播的速度，信息處理的速度以及應用信息的程度等都以幾何級數的方式在增長。這些數據的增長帶來了大數據的基礎。那么信息時代的成功又靠什么呢？是解決信息的不對稱。比如說，馬云解決了商家和買家之間的不對稱，他讓信息變得透明，我們購買到便宜又好的商品，并且還不用跑商場，摸摸手機屏幕就能解決問題。美團、餓了么，同樣解決我們?c商家的信息不對稱，然而這些都是通過信息技術為載體的，在這些過程中就產生了數據。大數據解決了什么呢？大數據解決了政府數據的不對稱，政府握著大量的數據，林林總總包羅萬象，里面蘊含著巨大的價值，把各個領域單一并且封閉的條數據整合成一個物理空間或行政區域形成涉及人，物事的各類數據總和的塊數據【2】首先可以提高政府的辦事效率，其次經過整合的塊數據進行分析提煉的數據可以對任意一個行業有指導性的作用。這就是大數據可以解決的事情。

（二）什么樣的數據才可靠

上面是大數據的概念，那么我們怎么提取到有用的數據呢？電子科技大學互聯網科學中心主任周濤博士向我們提供了如何提取有用數據的方法方式。周濤博士提到，數據分為兩種，一種為可控數據，（controllable data）和另外一種行為數據（behavior data）。而可控的數據都是不靠的，因為有人為因素夾雜在里面，真正可靠的是人們的行為數據，行為數據是關于機體的行為和行為發生時環境的觀察報告。最早成功的使用行為數據的例子之一是亞馬遜，怎么理解行為數據？亞馬遜是怎么使用這些數據的呢？簡單地說，就是用戶在網站上發生的所有行為，如搜索、瀏覽、打分、點評、加入購物筐、取出購物筐、加入期待列表（Wish List）、購買、使用減價券和退貨等。亞馬遜通過對這些行為信息的分析和理解，制定對客戶的貼心服務及個性化推薦。這就是行為數據所帶來價值。并且行為數據不會騙人，通過對行為數據大量采集，并分析，政府可以更好的制定政策來宏觀調控市場。不止只在商業方面，行為數據在各個領域都有著很多有價值的方式等著去開發和利用。

（三）教育大數據

教育界說的大數據，多屬名詞濫用。收集的數據，往往不能和政府人口統計數據那樣，涉及成千上萬人和多個采集維度。更準確地說，學習數據屬分析數據，或者說是“小數據”甚至是數量不大，范圍狹窄的“微數據”數據是“大”還是“小”，其實關系不大，關鍵是我們要用大數據的思維方式去處理這些所獲得到的數據，把我們自己手頭拿到的微小的條數據整合為可以使用的塊數據，通過這些塊數據來給學生帶來幫助。在教育管理過程中，高校出于自身管理方便和成本的節約而忽視學生正當權益的事情時有發生；部分教職員工的服務意識淡薄，服務能力和水平較低，把較多的精力和時間投入到科研中，對學生缺乏應有的關愛和引導；再者由于學生教育管工作面廣量大，與學生利益相關的管理部門眾多，因此在解決學生實際問題過程中，出于部門利益的考慮，部門之間經常相互推諉，管理效率低下。因此，高校應積極構建和完善大學生成長成才的服務機制，完善與學生利益的相關政策規章的制定和實施程序，明確和提高教育管理組織的服務職能，培養和提高廣大教職員工的服務意識，幫助解決學生在個體發展階段必然或者可能面臨的實際困難，為學生的成長成才創造條件和平臺【3】。

例如：大數據思維方式可以預警學生失學風險。高風險學生，是指瀕臨輟學，轉學，退學風險的學生。首先我們要掌握一些信息來判斷哪些學生是高風險的學生，具體的信息包括：

1.學生學習情況：如成績滑坡、出勤、作業、考試、焦慮、學習壓力過大等；

2.身體狀況，如疾病、缺少睡眠、遭遇虐待或無法完成相關任務；

3.精神問題、如有自殺傾向、情緒低落、失戀、抑郁、壓力、焦慮等；

4.生活問題，如家里出現了危機、家人去世朋友去世、經濟困難等；

5.專業和職業選擇問題，如無法確定專業不適合目前專業等；

6.行為問題，如行為不當、行為對他人造成干擾、語言騷擾、肢體騷擾；

7.退學風險、如考慮轉學、因為經濟困難無法繼續；

想要得到切實可靠的準確信息往往非常的困難，傳統的方式往往是發放問卷或者主動詢問，首先學生不會認真的去填寫，經常避重就輕，人是群居性的生物，往往不會承認自己是異類，所以都會選擇看起是“正常人”的選項和回答，這是典型的不可靠的可控數據。其次，拿到的數據還要花時間進行分析，得到結果需要一定的時間，我們無法知道哪些學生是有可能的高危學生。往往不能做到防范于未然，并不能有效的解決問題。所以我們必須通過行為數據來分析問題，然而有些信息我們是可以通過大數據的方法方式來獲取的。比如分析刷飯卡的行為數據這一項就可以分析出很多的信息，例如每月飯卡的消費金額，可以判斷學生目前經濟是否相對寬裕。分析一個時間段的消費次數，可以判斷該學生是否有幫他/她的好朋友刷卡，可以作為該學生是否孤獨的一個參考項。還有刷卡的成群出現，通常好朋友們都會相約去食堂，所以飯卡號在系統中都是成組，成群出現的。如果總是一個人去吃飯，該學生的飯卡號不出現在任何的好友小組中，基本證明他是孤獨的。這樣的學生就是高危學生。然而這只是個條數據的基本應用。通過收集這些可靠的數據，建立健全貧困生資助信息數據庫，并對數據庫中的各項信息不斷更新完善，以便動態管理貧困生，實現按需資助【4】。

（五）總結

大數據技術的應用，使得高校可以對其數據資源采取完全數據篩選的方式來分析、挖掘隱藏在數據背后的規律，從而能夠讓我們更真實、更全面地了解學生，促進學生的發展。然而，由于當前人們對大數據的認識尚處于探索階段，大數據在教育領域的研究才剛剛開始，而且大數據提供的也只是參考答案而非最終答案。因此，要真正的將大數據完美地應用于教育，造福于教育，仍然有很長的路要走，但是只要我們能夠開放心態、銳意創新、實事求是，就一定能抓住歷史機遇，更好地為打造中國經濟升級、全面建成小康社會提供堅強有力的人才支撐和智力支持。

參考文獻：

[1]PULSE U G.Big data for development： Challenges & opportunities[M/OL].New York： UN Global Pulse，2012[2016-11-22].http：//

[3]蔣遠喜，等.新媒體環境下高校學生教育管理的應對機制研究[J].吉林教育學院學報，2011，（9）

[4]劉晶，等.高校貧困生資助政策的效果研究[J].現代教育管理，2013，

第五篇：碳化硅在其他領域的應用

碳化硅材料的研究在近20年中取得了令人注目的成就,在各種先進設備與工藝技術的推動下,材料的性能得到了充分的發掘與應用,制成了能夠滿足各種極端工況條件的陶瓷構件,為高新技術的發展以及工程陶瓷在未來技術領域的應用打下了堅實的基礎.雖然與其它工程結構陶瓷一樣,使用過程的可靠性、性能可重復性等方面存在的問題仍然是影響碳化硅材料得到廣泛應用的主要障礙

由于碳化硅陶瓷所具有的高硬度、高耐腐蝕性以及較高的高溫強度，使得碳化硅陶瓷得到了廣泛的應用。主要有以下幾個方面：

密封環碳化硅陶瓷的耐化學腐蝕性好、強度高、硬度高，耐磨性能好、摩擦系數小，且耐高溫，因而是制造密封環的理想材料。它與石墨材料組合配對時，其摩擦系數比氧化鋁陶瓷和硬質合金小，因而可用于高PV值，特別是輸送強酸、強堿的工況中使用。

研磨介質（磨介）碳化硅陶瓷,由于其高硬度的特點而廣泛用于耐磨機械零件中，特別是球磨機中的研磨介質（磨介）。球磨機中所用的磨介對研磨效率有著重要的影響，其基本要求是硬度高、韌性好，以保證研磨效率高、摻雜少的要求。SIC-1型碳化硅陶瓷磨介適合于普通球磨機中使用，它具有硬度高、強度高、價格適中的特點。而SIC-2型碳化硅陶瓷磨介則由于強度高、韌性好，適合于振動球磨機和攪動球磨機中使用。合理地選擇磨介可保證你以最低的成本獲得較高的研磨效率和最少的摻雜。

防彈板碳化硅陶瓷由于硬度高、比重小、彈道性能較好、價格較低，而廣泛用于防彈裝甲中，如車輛、艦船的防護以及民用保險柜、運鈔車的防護等。碳化硅陶瓷的彈道性能優于氧化鋁陶瓷，約為碳化硼陶瓷的70-80%，但由于價格較低，特別適合用于用量大，且防護裝甲不能過厚、過重的場合。

噴嘴用作噴嘴的陶瓷材料有多種，常用的是氧化鋁、碳化硅和碳化硼陶瓷等。氧化鋁陶瓷噴嘴的價格低，但由于硬度低，其耐磨性較差，多用于噴砂工作量不大的場合。

碳化硅陶瓷的使用壽命是氧化鋁陶瓷的３－５倍，與硬質合金相當，多用于硬質合金的替代品，特別是在手持噴槍的工況中使用。SIC-２型碳化硅陶瓷的韌性好，可用于有沖擊和振動的噴砂的工況。

研磨盤是半導體行業中超大規模集成電路用硅片生產的重要工藝裝備。通常使用的鑄鐵或碳鋼研磨盤其使用壽命低，熱膨脹系數大。在加工硅片過程中，特別是高速研磨或拋光時，由于研磨盤的磨損和熱變形，使硅片的平面度和平行度難以保證。采用碳化硅陶瓷的研磨盤由于硬度高研磨盤的磨損小，且熱膨脹系數與硅片基本相同因而可以高速研磨、拋光。特別是近幾年來的硅片尺寸越來越大，對硅片研磨的質量和效率提出了更高的要求。碳化硅陶瓷研磨盤的使用將使硅片研磨的質量和效率有很大的提高。同時碳化硅陶瓷研磨盤還可用于研磨、拋光其它材料的片狀或塊狀物體的平面。

磁力泵泵件隨著工業化的發展，特別是ISO14000國際標準的貫徹執行，對不利于環境保護液體的輸運提出了更高的要求。磁力泵由于采用靜密封代替機械密封、填料密封等動密封，因而泄漏更小、可靠性更高、使用壽命更長。對于磁力泵一般要求免維護的時間為八年，即要求連續運轉八年不得拆卸，因而對磁力泵件的選材提出了極為苛刻的要求。如泵中的泵軸、止推盤、軸套等，必須耐磨損、耐腐蝕。而目前能滿足上述條件的材料只有碳化硅陶瓷最適合。

高溫耐蝕部件碳化硅陶瓷最重要的特性之一是它的高溫強度，即在1600°C時強度基本不降低，且抗氧化性能非常好，因而可在高溫結構件中使用。如高溫爐的頂板、支架，以及高溫實驗用的卡具等。

碳化硅制品的用途

一、有色金屬冶煉工業的應用：利用碳化硅具有耐高溫、強度大、導熱性能良好、抗沖擊、作高溫間接加熱材料，如豎罐蒸餾爐、精餾爐塔盤、鋁電解槽、銅融化爐內襯、鋅粉爐用弧形板、熱電偶保護管等。常規的鋅粉冶煉需要的塔盤型號有：

一、塔式爐：600、990、1088、1260、1350；

二、臥式爐：1300、1160、928。

二、鋼鐵行業方面的應用：利用碳化硅的耐腐蝕、抗熱沖擊、耐磨損、導熱好的特點，用于大型高爐內襯提高了使用壽命。

三、冶金選礦行業的應用

碳化硅硬度僅次于金剛石，具有較強的耐磨性能，是耐磨管道、葉輪、泵室、旋流器、礦斗內襯的理想材料，其耐磨性能是鑄鐵、橡膠使用壽命的5-20倍，也是航空飛行跑道的理想材料之一。

四、建材陶砂輪工業方面的應用：

利用其導熱系數、熱輻射、高溫強度大的特性，制造薄板窯具，還提高了窯爐的裝容量和產品質量，縮短了生產周期，是陶瓷、搪瓷釉面烘烤燒結理想的間接材料。

五、節能方面的應用

利用其良好的導熱和熱穩定性，作熱交流器，燃耗減少20%，節約燃料35%，使生產率提高20%-30%

摘要：用涂層和其他表面改性處理方法制取的碳化硅／碳復合材料兼有碳化硅的硬度高、耐熱性、抗磨損、耐腐蝕和碳素材料可加工性等優良特性，在滑動摩擦材料，電子元件熱處理用夾具、單晶硅提拉用加熱器、坩堝硅片外延生長用感受器、高溫材料等方面獲得廣泛應用。其應用范圍不斷擴大，被雀為劃時代的新材料。由無機材料和有機高分子所組成的有機-無機雜化材料是近年來國內外研究較多的一種新型復合材料，它同時具有有機高分子和無機材料的優點。SiC陶瓷具有硬度高、高溫強度大、抗蠕變性能好、耐化學腐蝕、抗氧化性能好、熱膨脹系數小及高熱導率等優異性能，是一種在高溫和高能條件下極具應用前景的材料。SiC用于制備金屬基、陶瓷基和聚合物基復合材料，已經表現出優異的性能。此外，SiC在隱身吸波材料方面也有重要的應用。本文綜述了SiC在聚合物中的應用。

近年來研究發現，聚合物基復合材料用少量堅硬的無機物改性就可以顯著地提高其力學性能和熱學性能。SiC有機-無機復合材料就是一類用SiC陶瓷改性的聚合物基復合材料。現在這類復合材料被廠泛地應用在包裝工業、涂料工業電子工業、汽車工業及舫空航天等工業。相信在不久的將來，隨著SiC有機－無機復合材料應用領域的不斷拓寬改性研究的不斷深人,SiC陶瓷將在更多領域發揮更大的作用。

碳化硅半導體材料的應用

碳化硅優越的半導體特性將為眾多的期間所采用，利用其高熱導，高絕緣性目前在電子工業中做大規模集成電路的基片和封裝材料，在冶金工業中做高溫熱交換材料和脫氧劑，碳化硅的用途主要有：

(1)作為磨料，可用來做磨具，如砂輪、油石、磨頭、砂瓦類等。(2)作為冶金脫氧劑和耐高溫材料。碳化硅主要有四大應用領域,即: 功能陶瓷、高級耐火材料、磨料及冶金原料。目前碳化硅粗料已能大量供應, 不能算高新技術產品,而技術含量極高 的納米級碳化硅粉體的應用短時間不可能形成規模經濟。

(3)高純度的單晶，可用于制造半導體、制造碳化硅纖維。

主要用途：用于3—12英寸單晶硅、多晶硅、砷化鉀、石英晶體等線切割。太陽能光伏產業、半導體產業、壓電晶體產業工程性加工材料。磨料磨具

主要用于制作砂輪、砂紙、砂帶、油石、磨塊、磨頭、研磨膏及光伏產品中單晶硅、多晶硅和電子行業的壓電晶體等方面的研磨、拋光等。化工

可用做煉鋼的脫氧劑和鑄鐵組織的改良劑，可用做制造四氯化硅的原料，是硅樹脂工業的主要原料。碳化硅脫氧劑是一種新型的強復合脫氧劑，取代了傳統的硅粉碳粉進行脫氧，和原工藝相比各項理化性能更加穩定，脫氧效果好，使脫氧時間縮短，節約能源，提高煉鋼效率，提高鋼的質量，降低原輔材料消耗，減少環境污染，改善勞動條件，提高電爐的綜合經濟效益都具有重要價值。耐磨、耐火和耐腐蝕材料

利用碳化硅具有耐腐蝕、耐高溫、強度大、導熱性能良好、抗沖擊等特性，碳化硅一方面可用于各種冶煉爐襯、高溫爐窯構件、碳化硅板、襯板、支撐件、匣缽、碳化硅坩堝等。另一方面可用于有色金屬冶煉工業的高溫間接加熱材料,如豎罐蒸餾爐、精餾爐塔盤、鋁電解槽、銅熔化爐內襯、鋅粉爐用弧型板、熱電偶保護管等；用于制作耐磨、耐蝕、耐高溫等高級碳化硅陶瓷材料；還可以制做火箭噴管、燃氣輪機葉片等。此外，碳化硅也是高速公路、航空飛機跑道太陽能熱水器等的理想材料之一。有色金屬

利用碳化硅具有耐高溫&def強度大&def導熱性能良好&def抗沖擊&def作高溫間接加熱材料&def如堅罐蒸餾爐&def精餾爐塔盤&def鋁電解槽&def銅熔化爐內襯&def鋅粉爐用弧型板&def熱電偶保護管等.鋼鐵

利用碳化硅的耐腐蝕&def抗熱沖擊耐磨損&def導熱好的特點&def用于大型高爐內襯提高了使用壽命.冶金選礦

碳化硅硬度僅次于金剛石&def具有較強的耐磨性能&def是耐磨管道&def葉輪.泵室.旋流器&def礦斗內襯的理想材料&def其耐磨性能是鑄鐵.橡膠使用壽命的5--20倍&def也是航空飛行跑道的理想材料之一.建材陶瓷砂輪工業

利用其導熱系數.熱輻射&def高熱強度大的特性&def制造薄板窯具&def不僅能減少窯具容量&def還提高了窯爐的裝容量和產品質量&def縮短了生產周期&def是陶瓷釉面烘烤燒結理想的間接材料.節能

利用良好的導熱和熱穩定性&def作熱交換器&def燃耗減少20%&def節約燃料35%&def使生產率提高20-30%&def特別是礦山選廠用排放輸送管道的內放&def其耐磨程度是普通耐磨材料的6--7倍.②磨料粒度及其組成按GB/T2477--83。磨料粒度組成測定方法按GB/T2481--83。珠寶

合成碳化硅（Synthetic Moissanite）又名合成莫桑石、合成碳硅石（化學成分SiC），色散0.104比鉆石(0.044)大，折射率2.65-2.69(鉆石2.42)，具有與鉆石相同的金剛光澤，“火彩”更強，比以往任何仿制品更接近鉆石。這是由美國北卡羅來那州的C3公司制造生產的，已擁有世界各國生產合成碳化硅的專利，正在向全世界推廣應用。