In questo post inseriamo il materiale complementare all’articolo dal titolo “Insegnare Matematica e Fisica utilizzando il notebook Jupyter: Python, LaTeX per una didattica innovativa” che uscirà sulla rivista Archimede 2/2018 (disponibile a pagamento fra qualche giorno qui oppure per la versione cartacea vedi qui).

In quell’articolo viene descritto il notebook Jupyter,  un’applicazione web gratuita e open-source che permette di creare e condividere documenti che contengano codice, equazioni, testi ed immagini incorporate e vengono offerti spunti didattici che illustrano le potenzialità del suo utilizzo.  Con Jupyter è, infatti, possibile unire le fasi di raccolta dei dati, scrittura del codice, visualizzazione di grafici e tabelle nonché la possibilità di rendere il codice condivisibile sulla piattaforma GitHub (il più diffuso servizio di hosting per progetti software).
In particolare, il codice è, di volta in volta, modificabile ed eseguibile in tempo reale. Quanto realizzato può essere successivamente esportato in modo automatico in formato HTML, PDF e LaTeX. In concreto, tramite Jupyter è  possibile unificare momenti fino ad ora normalmente separati del lavoro di uno scienziato.

Dal punto di vista didattico le caratteristiche di Jupyter possono essere sfruttate sia in ambito matematico che fisico; in particolare in diversi argomenti come la statistica o la probabilità, nella scrittura di formule con LaTeX nella realizzazione di algoritmi o simulazioni e di grafici, nel realizzare analisi dei dati e relazioni di laboratorio tipiche della fisica. Attraverso Jupyter sono, inoltre, facilmente importabili dataset così da sviluppare le capacità di realizzare grafici e fare statistiche.

Inoltre Jupyter, nato come generalizzazione del tool ambiente di programmazione interattivo IPython per offrire un corrispettivo gratuito del Mathematica notebooks, attualmente permette la possibilità di utilizzare una ampia serie di linguaggi (non solo Python, ma anche R e Julia).

Nel video che inseriamo qui di seguito troverete una breve ma chiara presentazione di Jupyter.

Nel successivo video è presente, invece, un breve tutorial che mostra, partendo “da zero” come realizzare grafico utilizzando Jupyter e Python.

Proprio per la sua caratteristica di integrazione di scrittura testi, codice e grafici, Jupyter si sta diffondendo rapidamente sia nel campo della ricerca che in quello dei “data scientist” ed è utilizzato in modo diffuso da diverse piattaforme che offrono corsi on line (come spiegato qui) .

Nell’articolo pubblicato su Archimede (link) sono presenti degli spunti didattici per introdurre l’utilizzo di Jupyter anche a livello di scuola secondaria di secondo grado in discipline come matematica e fisica, mentre l’obiettivo di questo post è quello di offrire una selezione “ragionata” di materiali utili a conoscere e utilizzare Jupyter a qualunque livello.

In particolare a questo link sono inseriti una serie di esempi di notebook Jupyter sviluppati per i più disparati campi (dalla matematica alla fisica passando per le scienze sociali). In particolare segnaliamo i seguenti notebook:

• Una analisi della crisi nella striscia di Gaza del 2012
• Metodi numerici usando Python (e Jupyter)
• Teoria dei segnali applicata ai dati dell’esperimento LIGO

L’installazione di Jupyter è semplice (si veda qui) ma esistono una serie di tool online (in particolare  http://jupyter.org/try  o https://notebooks.azure.com/ ) che evitano la necessità di installare qualcosa sul proprio computer. Questa possibilità contribuisce ad aggirare  gli eventuali problemi di installazione di questo tool che potrebbero verificarsi in laboratorio informatico di una scuola.

Per conoscere più nel dettaglio la storia genesi di Jupyter, le sue potenzialità e i suoi possibili sviluppo inseriamo questo video dal titolo: “Project Jupyter: From interactive Python to open science”

Qualunque sia la vostra professione (ricercatore, insegnante, studente, ecc…) speriamo di avervi incuriosito a sperimentare l’utilizzo di Jupyter e a leggere l’articolo sulla rivista Archimede che contiene gli aspetti più didattici e entra maggiormente in dettaglio sull’utilizzo di questo tool.

Link utili:

•  La documentazione di Jupyter: https://media.readthedocs.org/pdf/jupyter/latest/jupyter.pdf
• Un tutorial adatto a chi muove i primi passi in questo strumento: https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/ a partire dell’installazione di Anaconda un pacchetto per la programmazione e il calcolo scientifico con Jupyter inserito al suo interno
• Guida per usare la scrittura delle formule in LaTeX dentro Jupyter