Il Python che ti serve in classe

Usa la programmazione scientifica per fare matematica e fisica

E se la matematica e la fisica potessero diventare dinamiche e coinvolgenti grazie alla programmazione? Questo corso trasforma Python in uno strumento didattico accessibile e potente, capace di avvicinare studenti e studentesse ai concetti scientifici attraverso problemi reali, simulazioni e visualizzazioni.

Un percorso pratico e graduale che guida dalle basi della programmazione all'uso di strumenti per il calcolo, l'analisi dei dati e la rappresentazione grafica, per portare in classe attività efficaci e stimolanti.

Il linguaggio di programmazione Python può diventare un prezioso alleato per chi insegna matematica e fisica.

Questo corso accompagna alla scoperta di Python come strumento per risolvere problemi matematici e scientifici. Non sono richiesti prerequisiti tecnici: si inizia dalle basi della programmazione per poi approfondire strumenti per gestire il calcolo numerico e simbolico, creare grafici, analizzare dati, visualizzare funzioni e verificare leggi fisiche.

Ogni lezione parte da un problema concreto di matematica o fisica e introduce nuovi strumenti di programmazione per affrontarlo. Il linguaggio non è il punto di partenza, ma un mezzo per interpretare e risolvere sfide scientifiche. Dopo un'introduzione alla sintassi di Python e alla gestione dei dati, si continua lavorando con le librerie open source (NumPy, SymPy, Matplotlib), strumenti gratuiti già pronti progettati specificamente per facilitare la scrittura di codice per la matematica e l'analisi scientifica.

Due progetti applicativi aiutano a mettere in pratica quanto appreso: nel primo, si esplorano le formule di Viète con approccio computazionale; nel secondo, si costruisce una simulazione gravitazionale usando la programmazione orientata agli oggetti.

Il corso invita anche a lavorare con notebook computazionali in Jupyter Lab e Google Colab, per creare e condividere presentazioni scientifiche interattive. E a usare l'intelligenza artificiale generativa per affiancare lo sviluppo del codice.

Alla fine del percorso, i partecipanti sapranno portare in classe strumenti e attività per esplorare la matematica e la fisica attraverso la programmazione, coinvolgendo studenti e studentesse in modo nuovo.

Dopo l'acquisto si può accedere al corso e ai materiali per i successivi 12 mesi.

La data di inizio coincide con la data di acquisto.

Da quel momento è possibile accedere ai moduli, alle risorse e alle videolezioni in piena autonomia e secondo i propri ritmi e tempi. L'accesso al corso termina una volta trascorsi 12 mesi dalla data dell'acquisto.

Il corso si compone di dieci moduli pratici e graduali. Ogni modulo contiene videolezioni chiare e progressive, notebook interattivi, schede PDF da usare in classe e bacheche virtuali per condividere i progetti realizzati.

LA STRUTTURA DEL CORSO

→ Introduzione

Le cose che devi sapere per iniziare questo corso. Tutte le informazioni per muoversi all'interno del corso.

Guida al corso e agli strumenti. Introduzione al corso, agli strumenti che saranno usati nelle lezioni (Jupyter Lab, notebook computazionali) e all'uso dell'IA generativa come supporto per la programmazione.

→ Moduli didattici

Modulo 1: Muovere i primi passi in Python Perché utilizzare Python in classe | Configurazione dell'ambiente di lavoro e primi calcoli | Numeri e operazioni in Python | Input e formattazione dell'output

Modulo 2: Le strutture di controllo in Python Condizioni e decisioni | Iterare con il ciclo for | Iterare con il ciclo while | Il modulo random e il π

Modulo 3: Le collezioni in Python Le liste | I dizionari | List e dictionary comprehension | Tuple e insiemi

Modulo 4: Funzioni Definire e utilizzare le funzioni | Parametri e scope delle variabili

Modulo 5: Calcolo numerico con Numpy Array NumPy e calcolo scientifico efficiente | Operazioni matematiche vettoriali | Leggi orarie (con una anticipazione su Matplotlib) | Stimare π con NumPy e il metodo Monte Carlo

Modulo 6: Calcolo simbolico con SymPy Simboli ed espressioni matematiche | Risoluzione di equazioni | Calcolo differenziale e integrale

Modulo 7: Equazioni e formule di Viète La teoria | Il codice Python

Modulo 8: Grafici e visualizzazioni con Matplotlib Introduzione ai grafici scientifici | Grafici specializzati per la fisica | Grafici specializzati per la statistica | Forme geometriche

Modulo 9: Classi Introduzione alle classi e agli oggetti | Metodi speciali e applicazione ai vettori in fisica

Modulo 10: Corpi soggetti ad attrazione gravitazionale La teoria | Il codice Python

→ Modulo finale

Test finale e questionario di gradimento.

→ 1. Conoscere le basi della programmazione in Python e le sue applicazioni didattiche per la matematica e la fisica
→ 2. Gestire il calcolo numerico con NumPy e il calcolo simbolico con SymPy
→ 3. Creare grafici per la visualizzazione scientifica con Matplotlib
→ 4. Usare i notebook computazionali tramite Google Colab e Jupyter Lab
→ 5. Sfruttare le librerie open source e l'IA generativa come supporto per lo sviluppo del codice

COMPETENZE DIGCOMPEDU: AREA 1 | 2 | 3 | 5 | 6

Il corso si tiene in modalità online e asincrona.

Le videolezioni e le risorse sono fruibili in autonomia - secondo i propri tempi - sulla piattaforma dedicata ai corsi online di Zanichelli editore, accessibile da myZanichelli.

Il corso prevede un breve test finale.

Il superamento del test è necessario per ottenere l'attestato di partecipazione, per un totale di 50 ore di formazione.

Dottore di ricerca in fisica teorica, dopo circa 10 anni di esperienza nel settore dell'automazione ferroviaria, ricoprendo diversi ruoli, ha svolto consulenza sull'applicazione di modelli matematici e algoritmi di machine learning applicati alla finanza. Da 10 anni insegna informatica nell'indirizzo Informatico - Smart Robot dell'ITIS Delpozzo di Cuneo e si occupa di metodologie didattiche per il coding, di nuove tecnologie per l'insegnamento della computer science e dell'applicazione di Python nell'insegnamento della matematica e della fisica. Con Roberta Molinari è autore di Intelligenza Artificiale – Cogito ergo sum? (Zanichelli, 2022).

Il corso costa 98 euro.

Si può acquistare con: Carta del docente | Carta di credito | PayPal.

Per ricevere un preventivo personalizzato per un'offerta curvata sulla propria scuola o per qualunque altra informazione si può scrivere a: formazione@zanichelli.it

Questo corso è presente anche su S.O.F.I.A., lo spazio ministeriale in cui gli insegnanti di ruolo possono documentare la propria storia formativa e professionale.

Iniziativa formativa 104242, ID edizione 157002

Acquista il corso con Carta del docente, Carta di credito o PayPal

a 98€

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