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2025 – prof. Roberto Fuligni

Strumenti e ambiente di lavoro

Preparare l'ambiente didattico computazionale

Una delle sfide principali nell'introduzione della programmazione in ambito didattico è la configurazione dell'ambiente di lavoro. Un ambiente ben strutturato è fondamentale per consentire agli studenti di concentrarsi sull'apprendimento dei concetti, piuttosto che sulla risoluzione di problemi tecnici. In questo capitolo esploreremo le due principali soluzioni per l'ambiente di lavoro Python: Google Colab e Visual Studio Code (VSCode), analizzandone caratteristiche, punti di forza e situazioni d'uso ottimali.

Google Colab: programmazione scientifica nel cloud

Google Colab (abbreviazione di "Colaboratory") rappresenta una soluzione cloud-based particolarmente adatta per l'introduzione alla programmazione Python in ambito didattico. Si tratta di un servizio gratuito offerto da Google che permette di scrivere ed eseguire codice Python direttamente nel browser, senza necessità di installazioni locali.

Caratteristiche principali di Google Colab

Google Colab si basa su Jupyter Notebook, un ambiente interattivo che combina codice eseguibile, output e testo narrativo in un unico documento. Le caratteristiche che lo rendono particolarmente adatto per la didattica includono:

Accessibilità universale: Colab richiede solo un browser web e un account Google, strumenti generalmente disponibili in qualsiasi contesto scolastico.

Nessuna configurazione: L'ambiente è preconfigurato con Python e le librerie scientifiche più comuni (NumPy, Pandas, Matplotlib, ecc.), eliminando la necessità di complesse configurazioni iniziali.

Integrazione con Google Drive: I notebook possono essere salvati e condivisi tramite Google Drive, facilitando la distribuzione di materiali didattici e la raccolta degli elaborati degli studenti.

Risorse computazionali gratuite: Colab offre accesso gratuito a risorse di calcolo, incluse GPU, particolarmente utili per applicazioni che richiedono elevata potenza di calcolo.

Esecuzione a celle: La struttura a celle permette di eseguire il codice in piccoli blocchi, facilitando il debug e la sperimentazione incrementale.

Configurazione di Google Colab

Configurare Google Colab è sorprendentemente semplice:

  1. Accesso: Visitare colab.research.google.com e accedere con il proprio account Google.
  2. Creazione di un nuovo notebook: Dalla schermata iniziale, selezionare "Nuovo notebook" o utilizzare il menu File → Nuovo notebook.
  3. Interfaccia di base: Familiarizzare con l'interfaccia principale, composta da: barra dei menu; celle di codice e testo; pannello degli strumenti

Interfaccia di Google Colab

Funzionalità avanzate di Colab per la didattica

Alcune funzionalità di Colab particolarmente utili in contesto didattico includono:

Celle di testo con Markdown: Permettono di inserire spiegazioni, istruzioni e teoria accanto al codice, utilizzando formattazione ricca, incluse formule matematiche con LaTeX.

# Esempio di cella Markdown in Colab

## Legge di Ohm
La legge di Ohm stabilisce che:

$$V = R \cdot I$$

dove:
- $V$ è la differenza di potenziale (in Volt)
- $R$ è la resistenza (in Ohm)
- $I$ è l'intensità di corrente (in Ampere)

Forms e widgets interattivi: Consentono di creare interfacce grafiche semplici per interagire con il codice, rendendo le esercitazioni più coinvolgenti.

# Esempio di widget interattivo in Colab
from ipywidgets import interact
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

@interact(ampiezza=(0, 5.0, 0.1), frequenza=(0, 5.0, 0.1))
def plot_seno(ampiezza=1.0, frequenza=1.0):
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
    y = ampiezza * np.sin(frequenza * x)

    plt.figure(figsize=(10, 4))
    plt.plot(x, y)
    plt.title(f'Funzione seno con ampiezza {ampiezza} e frequenza {frequenza}')
    plt.grid(True)
    plt.ylim(-5, 5)
    plt.show()

Code snippets: Frammenti di codice predefiniti che possono essere inseriti rapidamente, utili per fornire modelli o schemi ricorrenti agli studenti.

Modalità playground: Permette di sperimentare liberamente senza alterare il notebook originale, ideale per l'esplorazione guidata.

Visual Studio Code: ambiente di sviluppo integrato

Visual Studio Code (VSCode) è un editor di codice gratuito, open-source e altamente personalizzabile sviluppato da Microsoft. A differenza di Google Colab, VSCode è un'applicazione desktop che necessita di installazione locale, ma offre un ambiente di sviluppo più completo e professionale.

Caratteristiche principali di VSCode

Le caratteristiche che rendono VSCode particolarmente adatto per la didattica computazionale avanzata includono:

Estensibilità: Un vasto ecosistema di estensioni permette di personalizzare l'ambiente in base alle specifiche esigenze didattiche.

Supporto multi-linguaggio: Oltre a Python, VSCode supporta praticamente tutti i linguaggi di programmazione, consentendo di ampliare gradualmente gli orizzonti didattici.

Debugging avanzato: Strumenti di debugging integrati facilitano l'individuazione e la correzione degli errori, competenza fondamentale nella programmazione.

Integrazione con Git: Supporto nativo per il controllo versione, utile per progetti collaborativi e per seguire l'evoluzione del lavoro degli studenti.

Terminal integrato: Accesso diretto alla linea di comando, permettendo di eseguire script e comandi senza uscire dall'editor.

Configurazione di VSCode per Python

La configurazione di VSCode per la didattica Python richiede alcuni passaggi iniziali:

  1. Installazione di VSCode: Scaricare e installare VSCode dal sito ufficiale.
  2. Installazione di Python: Installare Python dal sito ufficiale o tramite Anaconda.
  3. Installazione dell'estensione Python: Dalla sezione Estensioni di VSCode, cercare e installare l'estensione "Python" di Microsoft.
  4. Configurazione dell'interprete: Selezionare l'interprete Python da utilizzare tramite il comando "Python: Select Interpreter".
  5. Estensioni consigliate:
    • "Jupyter": per supporto notebook
    • "Python Indent": per l'indentazione automatica
    • "Python Docstring Generator": per documentazione automatica
    • "Python Test Explorer": per testing

Configurazione di VSCode per Python

Funzionalità avanzate di VSCode per la didattica

Alcune funzionalità di VSCode particolarmente utili in contesto didattico includono:

Jupyter Notebooks integrati: VSCode supporta nativamente i notebook Jupyter, combinando i vantaggi dell'interfaccia notebook con quelli di un IDE completo.

IntelliSense: Completamento di codice intelligente che suggerisce metodi, proprietà e documentazione contestuale, aiutando gli studenti a esplorare le librerie Python.

Linting in tempo reale: Analisi del codice durante la digitazione, evidenziando errori e suggerendo miglioramenti secondo le best practice.

Gestione degli ambienti virtuali: Supporto per ambienti Python isolati, permettendo di lavorare su progetti con dipendenze diverse senza conflitti.

# Esempio di creazione ambiente virtuale da terminale integrato in VSCode
# Creare un nuovo ambiente virtuale
python -m venv venv_matematica

# Attivare l'ambiente (Windows)
.\venv_matematica\Scripts\activate

# Attivare l'ambiente (macOS/Linux)
source venv_matematica/bin/activate

# Installare le librerie necessarie
pip install numpy matplotlib sympy pandas

Jupyter Notebook: il cuore dell'interattività

Sia Google Colab che VSCode si basano, in modi diversi, sul concetto di Jupyter Notebook. Comprendere la struttura e le funzionalità di base dei notebook è quindi fondamentale per sfruttare appieno entrambi gli ambienti.

Struttura di un Jupyter Notebook

Un notebook Jupyter è composto da una sequenza di celle che possono contenere:

Codice: Celle che contengono codice Python eseguibile, con relativo output.

Markdown: Celle che contengono testo formattato, utili per spiegazioni, istruzioni e teoria.

Raw: Celle che contengono testo non elaborato, visualizzato esattamente come inserito.

La combinazione di queste tipologie di celle permette di creare documenti interattivi che integrano narrazione, codice e output in un flusso coerente.

Flusso di lavoro con i notebook

Il flusso di lavoro tipico con i notebook prevede:

  1. Creazione di celle: Alternare celle di codice e markdown per costruire una narrazione coerente.
  2. Esecuzione sequenziale: Eseguire le celle nell'ordine logico della narrazione.
  3. Visualizzazione immediata: Osservare immediatamente l'output di ogni cella.
  4. Iterazione e raffinamento: Modificare il codice e rieseguire le celle per affinare l'analisi o la soluzione.

Questo approccio iterativo e visuale è particolarmente efficace nella didattica, poiché permette agli studenti di esplorare concetti in modo incrementale e di visualizzare immediatamente i risultati delle loro manipolazioni.

Confronto tra Google Colab e VSCode: quando usare l'uno o l'altro

Google Colab e VSCode rappresentano due approcci complementari alla programmazione Python, ciascuno con i propri punti di forza e debolezza. La scelta tra i due dipende dal contesto specifico, dagli obiettivi didattici e dal livello di competenza degli studenti.

Scenari ottimali per Google Colab

Colab è particolarmente adatto per:

  • Prime esperienze di programmazione: L'assenza di configurazione iniziale riduce le barriere all'ingresso per i principianti.

  • Didattica a distanza: L'accessibilità via browser facilita l'implementazione in contesti di didattica a distanza.

  • Esercitazioni guidate: La struttura a notebook è ideale per esercitazioni passo-passo con spiegazioni integrate.

  • Laboratori con risorse limitate: Non richiede installazioni locali, funzionando su qualsiasi dispositivo con un browser.

  • Applicazioni che richiedono risorse computazionali elevate: L'accesso gratuito a GPU permette di eseguire codice che potrebbe essere troppo pesante per i computer degli studenti.

Scenari ottimali per VSCode

VSCode è più indicato per:

  • Progetti più strutturati: Quando si lavora su progetti con più file e dipendenze, l'ambiente IDE offre una gestione più efficace.

  • Programmazione avanzata: Per studenti che hanno già familiarità con i concetti base di programmazione e desiderano un ambiente più professionale.

  • Sviluppo di applicazioni complete: Quando l'obiettivo è la creazione di programmi autonomi piuttosto che analisi o visualizzazioni isolate.

  • Integrazione con strumenti di sviluppo professionali: Per introdurre pratiche come il controllo versione, il testing automatico e il deployment.

  • Lavorare offline: Quando non è garantita una connessione internet stabile o per progetti che richiedono accesso a risorse locali.

Tabella comparativa

Aspetto Google Colab Visual Studio Code
Installazione Nessuna (basato su browser) Richiede installazione locale
Curva di apprendimento Bassa Media
Accesso Ovunque con connessione internet Computer con VSCode installato
Risorse computazionali Cloud (incluse GPU gratuite) Limitate alla macchina locale
Supporto notebook Nativo Tramite estensione
Gestione progetti complessi Limitata Eccellente
Debugging Base Avanzato
Condivisione Semplice (via Google Drive) Richiede strumenti aggiuntivi
Collaborazione in tempo reale Supportata Limitata
Personalizzazione Limitata Estensiva

Strategie di integrazione: il meglio dei due mondi

Anziché considerare Google Colab e VSCode come alternative mutuamente esclusive, è possibile adottare un approccio integrato che sfrutti i punti di forza di entrambi gli ambienti:

Progressione didattica

Un percorso didattico efficace potrebbe prevedere:

  1. Introduzione con Colab: Utilizzo di Google Colab per le prime esperienze di programmazione, focalizzandosi sui concetti fondamentali.
  2. Transizione graduale: Introduzione di VSCode per progetti più strutturati, mantenendo l'approccio a notebook.
  3. Sviluppo avanzato: Passaggio completo a VSCode per lo sviluppo di applicazioni più complesse e l'introduzione di pratiche professionali.

Casi d'uso specifici

Alcuni casi d'uso specifici che illustrano l'integrazione tra i due ambienti:

Esercitazioni guidate in Colab → Progetti autonomi in VSCode: Fornire esercitazioni strutturate in Colab e incoraggiare gli studenti a sviluppare progetti personali in VSCode.

Prototipazione in Colab → Implementazione in VSCode: Utilizzare Colab per esplorare concetti e creare prototipi, per poi implementare soluzioni complete in VSCode.

Spiegazioni in Colab → Pratica in VSCode: Utilizzare Colab per lezioni interattive e VSCode per esercitazioni pratiche e progetti autonomi.

Considerazioni pratiche per l'implementazione in classe

L'implementazione di ambienti di programmazione in classe richiede alcune considerazioni pratiche:

Preparazione dell'ambiente

Verificare l'infrastruttura: Assicurarsi che i computer della scuola abbiano i requisiti minimi per le installazioni necessarie o che la connessione internet sia adeguata per l'uso di soluzioni cloud.

Preparare configurazioni standard: Creare immagini di sistema o guide dettagliate per standardizzare l'ambiente di sviluppo su tutti i computer.

Testare in anticipo: Provare personalmente tutte le configurazioni e gli esempi prima di proporli in classe.

Gestione delle difficoltà tecniche

Prevedere problemi comuni: Preparare soluzioni per i problemi tecnici più frequenti, come errori di installazione o conflitti di dipendenze.

Fornire alternative: Avere sempre un piano B nel caso in cui l'ambiente principale non funzioni (ad esempio, passare da VSCode a Colab se ci sono problemi con l'installazione locale).

Coinvolgere gli studenti nella risoluzione dei problemi: Trasformare gli inevitabili intoppi tecnici in opportunità di apprendimento sulla gestione di ambienti di sviluppo.

Risorse didattiche

Creare guide di riferimento: Fornire agli studenti guide passo-passo per le operazioni più comuni negli ambienti di sviluppo.

Utilizzare template: Preparare notebook o progetti template che gli studenti possano utilizzare come punto di partenza.

Condividere esempi di best practice: Mostrare esempi di codice ben organizzato e documentato, evidenziando le pratiche da seguire.

Conclusioni

La scelta e la configurazione dell'ambiente di lavoro rappresentano un aspetto fondamentale nella didattica computazionale. Google Colab e VSCode offrono soluzioni complementari che, se utilizzate strategicamente, possono supportare efficacemente l'apprendimento della programmazione Python e la sua applicazione nelle discipline STEM.

Nei prossimi capitoli, esploreremo i fondamenti della programmazione Python e la loro applicazione in contesti disciplinari specifici, costruendo sulla base degli ambienti di sviluppo presentati in questo capitolo.

Esercizi da svolgere a casa

Esercizio 1: Configurazione degli ambienti

Segui le istruzioni per configurare entrambi gli ambienti di sviluppo:

  1. Crea un account Google (se non ne hai già uno) e accedi a Google Colab
  2. Crea un nuovo notebook e familiarizza con l'interfaccia
  3. Scarica e installa VSCode sul tuo computer
  4. Installa l'estensione Python per VSCode
  5. Configura un interprete Python in VSCode

Esercizio 2: Confronto pratico

Implementa lo stesso semplice programma in entrambi gli ambienti. Il programma dovrebbe:

  1. Generare una serie di numeri casuali
  2. Calcolare media e deviazione standard
  3. Visualizzare i risultati in un grafico
  4. Salvare il grafico come immagine
# Esempio di soluzione (da adattare per l'ambiente specifico)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

# Generazione di numeri casuali
numeri = np.random.normal(loc=50, scale=15, size=1000)

# Calcolo statistiche
media = np.mean(numeri)
dev_std = np.std(numeri)

# Visualizzazione
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(numeri, bins=30, alpha=0.7, color='blue')
plt.axvline(media, color='red', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.axvline(media + dev_std, color='green', linestyle='dotted', linewidth=2)
plt.axvline(media - dev_std, color='green', linestyle='dotted', linewidth=2)
plt.title(f'Distribuzione normale (media={media:.2f}, dev. std.={dev_std:.2f})')
plt.xlabel('Valore')
plt.ylabel('Frequenza')
plt.grid(True, alpha=0.3)

# Salvataggio del grafico
plt.savefig('distribuzione_normale.png')
plt.show()

Esercizio 3: Creazione di un notebook didattico

Crea un breve notebook didattico in Google Colab su un concetto della tua disciplina. Il notebook dovrebbe includere:

  1. Una spiegazione teorica del concetto (usando celle Markdown)
  2. Formule matematiche (usando LaTeX)
  3. Implementazione di un esempio pratico (usando celle di codice)
  4. Visualizzazione dei risultati
  5. Un esercizio per gli studenti con soluzione nascosta

Esercizio 4: Esplorazione delle estensioni VSCode

Esplora il marketplace delle estensioni di VSCode e identifica:

  1. Tre estensioni utili per la didattica Python
  2. Due estensioni specifiche per la tua disciplina
  3. Un'estensione per migliorare la produttività generale

Esercizio 5: Integrazione degli ambienti

Progetta un'attività didattica che integri entrambi gli ambienti:

  1. Una parte iniziale guidata in Google Colab
  2. Una parte di sviluppo autonomo in VSCode
  3. Un meccanismo per la condivisione e revisione del lavoro degli studenti

Risorse aggiuntive

Google Colab

Visual Studio Code

Jupyter Notebook