2026高一人文地理·“工业区位因素”大单元教学设计

2026高一人文地理·“工业区位因素”大单元教学设计

一、指导思想与理论依据本教学设计以立德树人为根本任务，聚焦《普通高中地理课程标准（2025年最新修订版）》“产业区位选择”模块关于“结合实例，说明工业的区位因素及其变化”的内容要求，深入贯彻2026年及以后课程改革的最新理念，严格按照《普通高中地理课程标准（2025年修订）》“重视以学科大概念为核心，使课程内容结构化，以主题为引领，使课程内容情境化，促进学科核心素养的落实”的纲领性精神推进实施。-6教学中着力落实人地协调观、综合思维、区域认知和地理实践力四大地理学科核心素养，并自觉融入大单元教学、教学评一致性、跨学科主题学习、项目式学习、真实情境问题解决等教改要素。-8教学设计以区位理念为人文地理“活的灵魂”，立足国家深入推进“人工智能+制造”行动及培育新质生产力的时代背景，构建起从工业区位认知到产业布局评价再到区域发展决策倡议的完整学习闭环。-48-21二、教学内容分析（一）单元教学定位本课选自2025—2026学年人教版高中地理必修二第三章“产业区位因素”第二节，全单元共3课时，本设计针对第1课时“工业区位因素”展开。-6区位理念贯穿高中人文地理有关人类空间活动的全部章节，将城市、农业、工业及交通区位有机地链接成一个开放的知识网络。“工业”作为国民经济的支柱性产业，其区位选择比“农业”的分布更加复杂多变，因此本节内容既是对“农业区位因素”知识逻辑的延续与深化，也是后续研习“工业地域形成”“区域产业转型与可持续发展”的理论基石与知识铺垫。-21教学按“感知区位→理解因素→应用案例→迁移创新”的内在进阶曲线，遵循“自然因素为主→经济因素为主→市场信息为主”的科学认知梯度，构建完整的工业区位知识体系与分析模型。-6（二）教材文本解读教材坚持以“工业区位因素”为逻辑主轴线，从自然条件、经济区位、社会依托、技术迭代、政策与环境约束等多个维度，系统呈现典型工业区位选择的多维框架与理论模型，并配备代表性工业集聚区与重大产业迁移案例（如德国鲁尔工业区、意大利新兴工业区、辽中南工业基地、京津冀钢铁产业转移等），引导学生从真实具体的区域背景出发，归纳区位要素作用规律，逐步搭建综合思维模型。值得注意的是，2026年修订的新教材在案例选取方面显著提升了时效性与全球视野：在传统案例基础上，补充了中国中西部地区承接东部沿海产业转移（如从义乌到重庆的笔电产业转移）、新能源汽车产业集群在长三角与成渝经济区的快速崛起、国家制造业数字化转型专项行动对工业布局的影响等大量鲜活内容，直观反映出工业区位因素随技术革命与现代产业制度更替发生的剧烈权重量配，教材的“时代性”特征格外鲜明。-（三）【跨学科链接】跨学科融合分析工业区位选择是经济学、管理学、环境科学、社会学、城市规划、数据科学与信息技术等多个学科领域的交叉节点，本教学设计专门设置了跨学科融合的教学模块：经济学视角：将“利润最大化”的经济学基本原理作为区位选择的内生驱动力，引入边际成本、边际收益、盈亏平衡点等基础经济概念，并设计“小型工厂选址模拟经营赛”（模拟特定情境下工资率、电价、地租变化对利润的影响），跨接高中政治选择性必修一“经济全球化”与必修二“社会主义市场经济”相关内容，帮助学生以微观视角理解宏观区位布局行为的经济动因。-21工程技术与环境科学视角：以钢铁工业、化学工业、新型储能制造等典型重度工业污染物（固废、大气污染物、碳排放）的转移路径分析为切入点，对接环境科学中“环境影响评价”的基本流程，引导学生综合评估工业布局决策造成的环境损益，树立绿色发展观与人地协调观。-21数据科学与信息技术视角：结合国家“人工智能+制造”行动方案的实践语境，让学生了解并体验基于AI算法的潜在厂址智能筛选、多模态大数据选址评估工具的基本操作界面（如使用类似ArcGISOnline进行选址模拟），引导他们对传统经验决策与数字技术辅助决策进行比较性反思，生成对现代产业园数字化运营能力的具身认识。-三、学情分析（一）知识起点：学生于前一阶段完成了“农业区位因素及其变化”的系统学习，已经初步建立了包含自然区位（气候、地形、土壤、水文）和社会经济区位（市场、交通、劳动力、政策）在内的要素分析体系，并具备了初步的概念迁移能力——能够借助共同的分析框架对同类地理问题展开探究。-21（二）认知特征：高一阶段的学生对现实生活中鲜活的商业品牌、知名企业、区域性经济竞争故事（如宁德时代为何崛起、特斯拉超级工厂为何选址上海）保持着较高的好奇心和探究欲，但他们在深度聚焦具体事件、将非结构化的真实情境信息迁移到严谨的地理理论框架、实现“事实辨识”到“理论化的区位归因”的能力尚处于缓慢成熟阶段。-22（三）能力难点：学生在初步学习农业区位因素时，大都习惯将各类区位因素平面化罗列，而缺少在“变”与“不变”的辩证视角下区分不同工业类型（原料导向型、市场导向型、技术导向型、劳动力导向型等）主导因素的思维能力。-1他们较难抓住特定历史时期、特定区域与特定技术要求相互嵌套的系统复杂性，可能对“技术”范畴的内涵及其底层赋能维度感受不深，也难以整合地、动态地研判某一区位要素权重的消长规律。-22四、教学目标（一）【核心素养】区域认知能够在区域地图（中国四大工业基地分布图、中国制造业数字化转型产业园区空间布局图等）和多类型专题资料中，精准辨识不同工业生产类型的分布格局，基于区位要素对具体区域的工业优势条件做出恰当的归纳解释。-8（二）【核心素养】【重要】综合思维（教学核心目标）能够综合自然因素（原料、土地、水源、能源）与社会经济因素（市场、交通、劳动力数量与技能、集聚效应、数字基础设施、政策支持和环境承载力）等多个维度，为某一工业部门系统分析区位选择的逻辑链条。-22同时能够立足时间轴，动态分析技术进步、全球化冲击、“双碳”目标约束、人工智能深度赋能等因素对工业区位权重量配的“拐点式”影响。-22（三）【核心素养】地理实践力能够在小组合作中完成工业区位选择的模拟决策报告或实地勘访记录，通过多维评价量表进行自我诊断与组间互评，掌握基于真实素材进行区位分析的基本工作程序。-8（四）【核心素养】人地协调观（价值导向层）能够辩证看待工业建设布局对区域自然生态环境施加的正面与负面冲击，建立可持续发展和环保优先的底线思维，形成在国家工业空间重构战略中尊重自然、绿色发展、以人为本的价值观。-13五、【重要】教学重难点（一）教学重点：工业区位的主要影响因素及其趋利性分析；区分导向型工业（原料导向型、市场导向型、动力导向型、劳动力导向型和技术导向型）与主导区位要素。-13（二）【高频考点】【难点】教学难点：工业区位因素的动态变化趋势（技术革命、产业升级、全球化对传统区位权重的冲击）；现代高技术产业和数字化工厂人工智能赋能选址行为对区位选择产生的新影响；将多维要素整合为有机统一的、非线性的综合决策评价体系的分析能力。-13六、教学策略与资源支撑（一）教学方法采取情境教学法（贯穿全场的企业选址模拟情境）、案例探究式教学法（以宁德时代或某一真实工业园作为穿透性核心案例开展剖析）、角色扮演法（学生分组扮演企业选址论证团队的资源总监、市场总监、政府事务总监等）“三法并行”的多模态教学组织形式，面向问题导向学习与项目化学习的深层融合。-22（二）教学资源包括但不限于以下数字化资源：2026版产业发展动态数据包（2020至2024年间中国全部工业增加值从31.3万亿元增长到40.5万亿元，制造业增加值从26.6万亿元增长至33.6万亿元的递进曲线）-48-、工信部关于“人工智能+制造”及未来产业赛道布局的最新政策表述节选-、中国新能源汽车2025—2026年销量增速及动力电池产业空间分布热力图等多元可视化素材。在条件允许的区域，教师可组织学生实地参观1至2处当地代表性工业园区，并与管委会人员或企业负责人进行访谈交流。-13七、教学过程设计（一）新课导入——“现代工业选址的快问快答”（5分钟）教师启动“企业高管的最后一分钟选址决策”：大屏幕上快速轮换展示三组未经披露的简短描述：一是“某工厂每天需要消耗大量铁矿石，且其原料在初步加工中重量会降为原来的三分之一以下”；二是“某新款智能电动单车生产线选择布局在中部某省会城市的高新区”；三是“某高科技研发处于快速迭代期的头部机器人科技公司，正考虑在西部的某个数据枢纽与高校富集城市建设第二研发中心”。教师随即分层提问：如果要让这三家企业分别获得最高的利润回报，你会分别将他们布局到沿海港口、内陆资源腹地，还是一线都会区和国家自主创新示范区？学生凭借生活经验迅速做出直观判断。教师记录初始分类结果（不急于纠正），自然引出工业区位选择的多元因素排序博弈，随即直接点亮本节的主题。设计意图：本环节利用认知冲突激发好奇心，以短平快的问答完成由日常生活向地理设计思维的科学跃迁。（二）认识工业及区位因素（8分钟）教师在多媒体屏幕上展示“工业生产的深度含义图”：在工厂中，劳动者（工程师、技术员、产业工人）运用动力系统与智能硬件装备，将自然或半成品原料加工为社会最终制成品。通过简明辨析进而指出，“区位”不单单是工业设施在几何地图上的一个静态坐标点，而更关键的是它和周边的自然环境、产业群落、物流枢纽、金融资本、数据基础设施之间建立的联动化、网络化的空间关系集群。-21-6教师随即用结构化的知识图谱清晰呈现工业区位因素的整体分类：【核心知识要点】自然因素（人类工业活动的外生地理底色）：原料资源（矿产与农林渔猎产品的丰富度及经济可采性）、土地规模与利用成本、淡水资源丰沛度与供应稳定率、地形地质承载力；-21-6

经济因素（现代工业区位变量中最受关注的内核层）：产品市场临近度与市场容量、交通网络的便捷度（港口、高速公路、高铁、航空枢纽）、劳动力的供应数量及受教育水平与综合技能、能源成本与供应稳定性；-21-6

技术与创新因素（近年来权重跃升最快的核心引擎）：产业数字化转型度（工业互联网覆盖率、智能工厂示范数量）、科技人才密度、研发投入强度（R&D占比）、专利成果转化效率、数据中心与算力基础设施的铺设完善度；-6-

（环境成本）政策与社会因素：政府产业扶持与区域准入政策（税收减免、土地优惠、零碳产业补贴、地方政府招商引资态度）、生态环境规划红线与污染物排放许可、挥发性有机物总量控制约束、本地营商氛围、社会文化接纳程度等。-21

（三）工业区位因素探究——从理论到案例深潜（22分钟，教学之本环节）本环节以“调研—诊断—定位”的小组团队化运营方式，设置三层由浅入深的探究流，引导学生逐步深化工业区位因素的结构性认知。探究一：“给定工业部门的导向型匹配”（6分钟）教师提供四组典型工业部门：瓶装饮料制造业、电解铝工业、高端芯片封装测试厂、大型服装品牌快返生产工厂。小组合作：各团队成员作为企业选址顾问，从原料供应、产品运输成本、电费、技术工人可得性、产业知识外溢效应、研发迭代周期等维度出发，为上述四类工业部门定位最合理的空间分布类型（原料导向型、市场导向型、能源与动力导向型、劳动力导向型、技术导向型），并用教材或已有表格对照印证。各小组随即拿出自己的匹配表，教师组织全班观点碰撞：为什么同是一个饮料制造类别，水源地建厂和大都会周边布局可能是两种全然不同的区位逻辑？瓶装饮料厂的决策更偏向市场门口，而浓缩果汁加工厂的落地却会穿越水源区——两相对比，学生即可直观理解靠近原料产地与靠近核心市场的战略分化。-21探究二：核心案例穿透——“宁德时代的优化选址逻辑”（10分钟）以一个真实的前沿科技企业案例（宁德时代）为透视点，将上述各类区位因素从平面罗列转化为立体层累框架。教师分步展示三组短信息：宁德时代2008年起步阶段：为什么全球最大动力电池制造商总部没有坐落在北京、上海，而是扎根于当时尚不算一线城市的福建省沿海腹地宁德市？

同年面对东南沿海电力资源紧张的隐忧，为何仍然选择在宁德建立超级工厂？

宁德时代近期宣布在德国图林根州与中国某西部城市（宜宾/肇庆等地）同步建立智能制造基地，深层选址逻辑各是什么？

每组小组在短时间推演后使用板书公开展示自己的选址归因。教师归纳引导：宁德早期的腾飞不仅依靠扎实的新能源技术积累，也离不开福建闽东的锂电产业集群孵化生态、企业家精神及地方政府的土地/税收激励。而新近布局的西部基地则很大程度上归因于西南丰富便宜的水电资源（铝箔、正负极材料本身是高耗能产业环节）和成渝汽车工业生态圈的配套拉动力量。学生由此理解同一企业的全球扩张过程，不同环节及板块因技术特征和市场导向的差异遵循着差异化极大的区位选择坐标。-22【重要思维方法】跨时段的纵向动态比较分析：将宁德在不同演进阶段（技术孵化期、产能爆发加速期、全球化扩张期）的区位要素影响权重进行比较，让学生意识到工业区位是一个随技术能力持续进化而不断“变形”的弹性分析框架，并尝试解释为什么信息技术和数据能力的累积在某些情形下会逐渐削弱传统工厂对天然原料禀赋的高度依赖。探究三：“产业转移决策模拟——温州制鞋业的中西部迁移”（6分钟）本探究选择最新发生的国内经济事件：近三年以来温州、温岭等地大量劳动密集型的制鞋企业批量搬迁至江西新余等中西部地区。根据真实情况，江西新余市通过金融优惠政策与园区产业承接规划，吸引产业纵贯转移，形成了颇具规模的新履小镇制鞋产业增长极。-29小组接受任务：作为新余市招商引资局的产业规划小组，撰写一段不足2分钟的面对面招商推介发言，鼓励更多的沿海制鞋企业家选择新余地设厂。报告需包括下列区位优势——劳动力成本对比数据（中部相较于沿海地区的薪资价差）、厂房地租成本对比、地方承诺的税收优惠及银行信用贷款力度，以及内需市场扩展潜力（中西部地区近年消费能力的跃升）。-29达成课堂互动共鸣：让学生同时扮演两种角色（南方某鞋企老板及其财税顾问），从微观利润表的直觉出发感受产业地区间迁移背后的无形推拉力，在角色移情中理解劳动力区位因素、地租区位因素如何同资本回报率相互交织。（四）【高频考点】工业区位的新变化趋势（8分钟）教师从时间线剖面进行归纳：新技术革命颠覆原料指数：信息技术和新材料技术的发展使单位产品实物耗料量趋向减少，废料回收和再制造链日益完善，显著拉低了原料区位因子的支配强度；

运输技术提升使市场圈扩大：超级集装箱航运、高铁快递班列、冷链综合物流技术的规模化运用让产品可以快速销往世界各地，“接近最终用户”这一曾经绝对的主导区位效应对于部分类别的产品（如高档消费品零部件）而言已经不再那样紧迫；

“软性数字基建”跻身核心区位变量：5G基站深度覆盖、高性能数据中心聚集水平已是新产业特别是技术密集型与数据驱动型制造集群设厂选址时必须前置计算的关键条目；-

环保规制强度和“双碳”战略目标重新校准区位选择：在实现国家碳达峰的硬性时间窗口下，区域性环境容量、碳排放配额管控、新能源绿电的供应占比正在变成许多高耗能工业项目生存与扩张的首要门槛；-21

产业链韧性与安全考量成为新增长点：脱钩断链风险的背景下，很多头部企业不仅追求单一成本优势，还关注区域产业集群的抗中断能力，包括上游关键零组件的区域后备供应链、同城配套商的敏捷协作效能等。-1

（五）信息赋能选修：人工智能如何助力工业选址决策（知识拓展，课内外结合）教师展开未来场景展示：利用大数据模拟平台+AI智能体（例如AIforSiteSelection工具），可自动抓取数百项影响指标（土地价格、劳动力受教育程度、税收减免层级、气候灾害预警、供应链服务半径、科技政策条目等），通过机器学习模型自动推荐前三佳厂址，并给出详细的动态选址报告对比。学生在组内自由讨论一个问题：依赖人工智能算法选址相比人的经验性决策而言，可能遗漏哪些不可化约为量化指标的“隐性地方知识”，例如本地社区的劳动力生活质量和社会关系的远近融洽度？这样做有助于学生保持批判性意识和人本立场，理性拥抱技术进步不失调。八、教学评价设计课堂现场采用“学业质量分层评价量表”，分为A等（综合水平高）至D等（尚需改