Unit 5 A World Full of Data-Reading & Writing 教学设计-2025-2026学年中职英语外研版（2021）工科类职业模块

科目

中职英语

年级

职业模块·工科类

核心素养目标

本课时聚焦“数据世界”主题，紧扣工科类专业特点，落实四维核心素养。语言能力上，培养学生读懂数据相关说明文、撰写简单数据应用短文的能力；文化意识上，引导学生了解中外工科领域数据应用差异，树立科技包容理念；思维品质上，通过分析数据应用逻辑，提升学生逻辑推理与归纳总结能力；学习能力上，指导学生运用阅读策略和写作方法，培养自主学习与合作探究能力，适配工科职业岗位需求。

教学重难点

重点：掌握data、analysis、technology等核心词汇及“It is not...that...; it is...that...”等重点句型；能运用略读、扫读等策略提取阅读文本关键信息；能结合工科场景，撰写简单的大数据应用短文。难点：理解事理类说明文“总—分”结构及举例子、列数字等说明方法；能灵活运用目标词汇和句型，结合专业实际阐述大数据在工科领域的应用，实现语言知识与职业场景的融合。

教学过程——主要思路

（一）课前准备

1. 教师准备：制作多媒体课件，包含大数据在工科领域（如机械制造、电子工程、新能源等）应用的图片、短视频、阅读文本音频；准备核心词汇卡片、阅读任务单、写作任务单；划分学习小组，每组4-5人，明确小组内“记录员、发言人、质检员”分工，提前分配预习任务。

2. 学生准备：根据预习任务单，自主查阅data、analysis、conduct、market survey、data analysis等核心词汇的音标、词性和基本含义；观看教师推送的大数据应用短视频，初步感知大数据在生活和工科岗位中的应用；尝试朗读阅读文本，标记不理解的单词和句子，带着疑问进入课堂。

设计意图：课前准备环节紧扣中职工科学生的认知特点和职业需求，提前铺垫核心词汇和主题背景，降低课堂学习难度。小组分工明确，能培养学生的合作意识和责任意识；预习任务的布置，能引导学生养成自主学习的习惯，同时让教师提前了解学生的知识薄弱点，为课堂针对性教学奠定基础，契合中职英语“以学生为主体、职业为导向”的教学理念。

（二）热身导入（Warming-up）

1. 主题情境呈现：教师播放3分钟短视频，内容涵盖大数据在工科领域的实际应用——如机械制造中通过数据分析优化生产流程、电子工程中利用大数据检测设备故障、新能源领域通过数据分析提升能源利用率等，视频中穿插简单的英语关键词（如big data、engineering、production、analysis）。

2. 互动提问引导：视频播放结束后，教师用简单的英语结合中文提问，引导学生思考和发言：“Do you know what big data is? ”“Where have you seen big data in our life or engineering work? ”“What can big data do for engineering jobs? ” 鼓励学生大胆表达，无论用英语还是中文均可，重点激发学生的学习兴趣。

3. 词汇铺垫：针对学生发言中涉及的相关词汇，教师结合词汇卡片，重点讲解data（数据）、analysis（分析）、technology（技术）、application（应用）等核心词汇的发音、词性和基本用法，结合工科场景举例说明，如“data analysis in mechanical production（机械生产中的数据分析）”，帮助学生快速掌握词汇，为

后续阅读和写作做好铺垫。

设计意图：热身导入以情境为载体，结合工科学生的专业特点，选取贴近其职业场景的大数据应用案例，能快速吸引学生的注意力，激发其学习兴趣和参与热情。互动提问环节尊重学生的语言基础，降低表达门槛，同时引导学生将主题与自身专业、生活联系起来，实现“语言学习与职业场景”的初步关联。词汇铺垫环节针对性强，能帮助学生快速突破词汇障碍，为后续教学环节顺利开展做好准备。

（三）阅读教学（Reading）

1. 读前预测（Pre-reading）

（1）教师展示阅读文本的标题“A World Full of Data”和插图（插图内容为大数据在不同工科领域应用的场景），引导学生结合课前预习和热身环节的内容，预测文本内容：“What do you think the passage will talk about? ”“Will it introduce the application of big data in engineering? ”

（2）小组讨论：各小组围绕预测问题展开讨论，每组发言人汇总小组观点，进行班级分享。教师对学生的预测进行点评和引导，肯定合理的猜测，补充相关思路，进一步激发学生的阅读欲望。

（3）补充背景知识：教师简要介绍大数据在工科领域的发展现状，结合外研版教材职业模块工科类的编写理念，说明本节课阅读文本的核心目的——帮助学生了解大数据在工科岗位中的应用，掌握相关英语表达，为未来职业发展奠定基础，同时渗透“科技赋能职业”的理念。

设计意图：读前预测环节能培养学生的逻辑推理能力和预测阅读策略，让学生带着明确的目标进入阅读过程，提升阅读效率。小组讨论能培养学生的合作探究能力和表达能力，让每个学生都能参与到课堂活动中。背景知识的补充，能帮助学生更好地理解文本的时代意义和职业价值，契合中职英语“职业导向、素养立意”的教学要求。

2. 读中理解（While-reading）

本环节分为略读、扫读、精读三个层次，逐步引导学生深入理解文本，掌握阅读策略，突破阅读重点和难点。

（1）略读（Skimming）：教师播放阅读文本音频，让学生跟随音频朗读文本，同时进行略读，完成两个任务：① 找出文本的主旨句，明确文本的核心内容；② 判断文本的体裁（事理类说明文）。音频播放结束后，学生自主思考，然后小组内交流答案，教师进行班级点拨，明确文本主旨——介绍大数据在不同领域（重点是工科领域）的应用及其重要性，主旨句为“It is not the amount of data that matters; it is what we do with it that counts.”，同时讲解事理类说明文的基本特点——以说明为主要表达方式，注重逻辑清晰、条理分明。

设计意图：略读环节注重培养学生的整体感知能力和朗读能力，通过跟随音频朗读，帮助学生纠正发音，熟悉文本的语音语调；找出主旨句和判断体裁，能让学生快速把握文本核心，掌握略读这一重要阅读策略，为后续深入理解文本奠定基础。

（2）扫读（Scanning）：教师布置扫读任务，让学生快速浏览文本，完成任务单上的细节题，聚焦大数据在工科领域的具体应用：① What can big data do in mechanical engineering? ② How does big data help in electronic technology? ③ What is the advantage of using big data in engineering work? 学生自主完成任务后，小组内核对答案，教师针对易错点进行讲解，重点引导学生找出文本中对应的关键句子，标记核心词汇和短语，如“optimize production processes（优化生产流程）”“detect equipment faults（检测设备故障）”“reduce costs and save time（降低成本、节省时间）”等。

设计意图：扫读环节聚焦文本细节，培养学生快速查找关键信息的能力，同时强化学生对核心词汇和短语的记忆。任务单的设计贴合工科场景，能让学生感受到语言学习与专业的紧密关联，提升学习的针对性和实用性。小组核对答案的环节，能让学生相互学习、相互纠错，培养合作学习能力。

（3）精读（Intensive reading）：教师引导学生逐段精读文本，深入分析文本的结构、句式和说明方法，突破阅读难点。

① 文本结构分析：引导学生梳理文本的“总—分”结构，第一段为总起段，提出“数据的价值在于我们如何利用它”的核心观点；中间段落为分述段，分别介绍大数据在机械工程、电子技术、新能源等工科领域的具体应用；最后一段为总结段，强调大数据在未来工科领域的重要性。教师结合思维导图，在课件上展示文本结构，帮助学生理清逻辑关系，培养学生的逻辑思维品质。

② 重点句式讲解：聚焦文本中的重点句型“It is not...that...; it is...that...”（强调句型），结合文本原句“It is not the amount of data that matters; it is what we do with it that counts.”进行讲解，说明其结构特点和用法，然后让学生结合工科场景造句，如“It is not the speed of production that matters; it is the quality of products that counts.”，强化学生对句型的掌握和运用。同时，讲解文本中出现的并列结构，如“reduce costs, save time, develop new products”，引导学生掌握并列结构的用法，提升语言表达的规范性。

③ 说明方法分析：引导学生找出文本中运用的说明方法，如举例子（以机械制造和电子工程为例，说明大数据的应用）、列数字（文中提到“big data can reduce production costs by 15%”）、作比较（将传统生产方式与利用大数据的生产方式进行比较），讲解每种说明方法的作用，帮助学生理解事理类说明文的表达特点，提升学生的文本分析能力。

④ 难点突破：针对文本中出现的长难句，如“With the development of technology, big data has become an important tool in engineering, helping engineers solve problems more efficiently and accurately.”，教师进行拆分讲解，先分析句子结构（主句+伴随状语），再逐部分翻译，帮助学生理解句意；同时，引导学生结合上下文语境，猜测生词和短语的含义，培养学生的猜词能力，突破阅读难点。

设计意图：精读环节是阅读教学的核心，通过逐段分析文本结构、重点句式和说明方法，能帮助学生深入理解文本内容，掌握事理类说明文的阅读技巧，突破阅读重难点。思维导图的运用，能直观呈现文本逻辑，培养学生的逻辑思维；句型造句和长难句拆分讲解，能强化学生的语言知识掌握，提升语言运用能力；猜词能力的培养，能帮助学生养成自主阅读的习惯，提升学习能力。

3. 读后巩固（Post-reading）

（1）文本复述：让学生结合思维导图，自主复述文本内容，要求涵盖文本主旨、大数据在工科领域的具体应用和核心观点。然后，每组选取1名发言人进行班级复述，教师对学生的复述进行点评，重点关注学生的语言表达准确性、逻辑连贯性和核心词汇的运用情况，对表达不规范的地方进行纠正和指导。

（2）小组讨论：教师布置讨论任务：“As engineering students, how can we use big data in our future study and work? ” 各小组围绕任务展开讨论，结合自身专业（如机械、电子、新能源等），分享自己的想法，记录员做好小组讨论记录，发言人汇总观点进行班级分享。教师引导学生结合文本中的核心词汇和句型，用英语表达自己的观点，鼓励学生大胆尝试，提升语言表达能力。

（3）词汇巩固：开展“词汇配对”游戏，教师展示核心词汇卡片（如data、analysis、optimize、detect）和对应的中文释义、工科场景短语，让学生进行配对，分组竞赛，巩固核心词汇的记忆和运用。同时，让学生用核心词汇造句，结合工科场景，进一步强化词汇的应用能力。

设计意图：读后巩固环节旨在帮助学生巩固阅读成果，强化核心知识的掌握和运用。文本复述能培养学生的归纳总结能力和语言表达能力，检验学生对文本内容的理解程度；小组讨论结合学生的专业实际，能让学生将语