Finding Nemo — Top 100 Words

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Si te preguntas qué vocabulario inglés aprender con Finding Nemo, esta película está llena de palabras cotidianas de niveles A1 a C2. Personajes como Marlin, Dory, Gill o Crush usan expresiones como get out (A1, "salir"), dive (A2, "bucear"), look out (B1, "cuidado") y tell (A1, "decir"). También aparecen términos más específicos como filthy (B2, "sucio"), tentacle (B2, "tentáculo"), lose (A2, "perder"), swim through (B1, "nadar a través"), rock (A1, "roca"), come back (A1, "volver"), get back (A2, "regresar"), get it (A2, "entenderlo"), save (A2, "salvar"), favor (B1, "favor"), grab (B1, "agarrar"), give up (B1, "rendirse"), crikey (C1, jerga de sorpresa), blow up (B2, "explotar"), fella (B1, "tío") y go (A1, "ir"). Estas palabras aparecen en escenas clave, como cuando Marlin debe get out de la boca de una ballena o Dory pide un favor. Así, la película ofrece contexto real y emocional para fijar el vocabulario.

Con SaveWordly, puedes aprender este vocabulario sin interrumpir tu visión. La promesa principal es que SaveWordly te deja disfrutar viendo sin pausas ni interrupciones. El flujo de trabajo es sencillo: primero, revisas la lista de palabras antes de ver el episodio; luego, ves Finding Nemo sin detenerte; después, guardas las palabras que quieras recordar; y finalmente, practicas con el tutor de inteligencia artificial para que esas palabras se fijen en tu memoria. De esta forma, el aprendizaje ocurre de manera natural, sin romper la magia de la historia de Nemo y su padre Marlin.

¿Para qué nivel de inglés es ideal Finding Nemo? La película es perfecta para estudiantes de nivel A2 a B2, ya que combina vocabulario básico (rock, go) con expresiones más avanzadas (crikey, blow up). Los principiantes pueden captar frases sencillas como get back o come back, mientras que los intermedios refuerzan estructuras como swim through o give up. Gracias a la repetición natural y las situaciones emotivas, es un recurso excepcional para aprender inglés en contexto.

#	Word / Phrase	Level	Count
1	get out	A2	4	+
2	dive	B1	2	+
3	look out	B1	2	+
4	tell	A1	2	+
5	filthy	B2	2	+
6	tentacle	B2	2	+
7	lose	B1	2	+
8	swim through	B1	2	+
9	rock	B1	2	+
10	come back	A2	2	+
11	get back	A2	2	+
12	get it	A2	2	+
13	save	B1	2	+
14	favor	B2	2	+
15	grab	B1	2	+
16	give up	B1	2	+
17	crikey	B1	2	+
18	blow up	B1	2	+
19	fella	B1	2	+
20	go	A2	2	+
21	mate	B1	2	+
22	scan	B1	2	+
23	take	A2	2	+
24	take on	B1	2	+
25	nerves can't take	B2	1	+
26	go in there	B1	1	+
27	catch me if you can	B1	1	+
28	carry on	B1	1	+
29	clean	A2	1	+
30	dare	B1	1	+
31	desirable	B2	1	+
32	play dead	B1	1	+
33	give it a shot	B2	1	+
34	vague on the details	C1	1	+
35	relative	B1	1	+
36	surplus	B2	1	+
37	scared	A2	1	+
38	lucky fin	B1	1	+
39	find	A1	1	+
40	state	B2	1	+
41	stop at nothing	C1	1	+
42	be used to	B1	1	+
43	porcelain express	C1	1	+
44	starving	B1	1	+
45	feel better	A2	1	+
46	know everything	B1	1	+
47	insane	B2	1	+
48	give it all one's got	B2	1	+
49	land on	B1	1	+
50	when life gets one down	B2	1	+
51	inspiration	B2	1	+
52	optical orbit	C1	1	+
53	wish	B1	1	+
54	think dirty thoughts	B2	1	+
55	panic	B1	1	+
56	forget	A2	1	+
57	have	A2	1	+
58	beat that	B1	1	+
59	deliver	B2	1	+
60	love a duck	C1	1	+
61	ask for directions	B1	1	+
62	big ol' blue	B2	1	+
63	miles from home	B1	1	+
64	cross-section	B2	1	+
65	quit it	B1	1	+
66	five more minutes	A2	1	+
67	spot	B1	1	+
68	krill	B2	1	+
69	current	B1	1	+
70	mummy	A2	1	+
71	dodgy	B2	1	+
72	pick up	A2	1	+
73	do great	B1	1	+
74	stop	A2	1	+
75	periodontal ligament	C1	1	+
76	miss	A2	1	+
77	natural blue	B2	1	+
78	help oneself	B1	1	+
79	hurt	A2	1	+
80	see you later	A2	1	+
81	taste	A2	1	+
82	48 hours	A2	1	+
83	rotating fan	B2	1	+
84	make sense	B1	1	+
85	clock	C1	1	+
86	stay close	B1	1	+
87	pH balance	B2	1	+
88	roll it	B1	1	+
89	grab shell	A2	1	+
90	jam the gears	B2	1	+
91	struggle for life	B2	1	+
92	get lost	B1	1	+
93	come this far	B2	1	+
94	scary	B1	1	+
95	curl away	B2	1	+
96	bother	B1	1	+
97	by the looks of	B1	1	+
98	odds are	B2	1	+
99	smack	B2	1	+
100	upset stomach	B1	1	+

* These frequency counts are approximate values based on AI-extracted vocabulary data.