Bandeau

Capytale : créer et partager une activité Python avec Jupyter

Pour partager une activité Python avec la classe et récupérer les travaux des élèves, utilisez le service académique Capytale. Il vous permet de rédiger et de partager un Notebook Jupyter, document qui contient à la fois du code Python et des éléments de texte riche, telsque des figures, des liens, des formules mathématiques.

Jupyter

Qu’est-ce qu’un notebook Jupyter ?

Lorsqu'on veut écrire un document qui contienne à la fois du code Python et une belle mise en forme avec des titres, des éléments en gras ou des formules mathématiques, on peut se tourner vers un outil très pratique : Jupyter Notebook.

L'avantage de cet outil réside dans la possibilité d'exécuter le code Python présenté dans le document. On peut ainsi alterner des paragraphes avec du code exécutable et des paragraphes de présentation contenant une rédaction précise et bien mise en forme.

 Jupyter1

 

Quel usage pour l’enseignement ?

Un notebook est d’abord un excellent support pour rédiger un cours de sciences, et en particulier sur le sujet de la programmation Python.

Mais on peut envisager un usage plus interactif avec l’outil Capytale proposé par l’académie de Paris : l’enseignant prépare un notebook avec des questions, des portions de code à étudier, corriger ou à compléter. Il peut ensuite le partager avec chacun de ses élèves qui va travailler sur une version personnlelle à laquelle l’enseignant pourra accéder afin d’évaluer le travail de l’élève.

A. Créer un notebook

Connectez-vous sur l’ENT monlycée.net et choisissez Capytale parmi les applications disponibles. 

Remarque : L'application "Capytale" n'est peut-être pas disponible par défaut sur l'ENT de tous les établissements. Ceux qui sont intéressés pour l'utiliser, peuvent se rapprocher de l'administrateur de l'ENT qui pourra l'activer en quelques secondes.

 jupyter2

Choisissez l’outil «Préparer des notebooks» avec Jupyter

jupyter3

Une fois dans Jupyter, choisissez Python 3 pour créer un nouveau notebook Jupyter.

 jupyter4

 

Généralement, un document commence par une petite entrée en matière en français plutôt que par du code Python, changeons donc le type de cellule pour passer de "Code" à "Markdown".

On peut saisir des fomules mathématiques en LaTeX et mettre en forme (p.ex. en gras) avec des balises simples (pour en savoir plus, cliquez ici). Lorsque le texte est saisi, on affiche le rendu en cliquant sur le bouton "Run cell" ou en passant par le menu "Cell > Run Cells". Si on souhaite modifier le tetxe, il suffit de double-cliquer sur la cellule pour repasser en mode édition.

 jupyter5

Pour ajouter du code Python, il suffit de se placer dans une cellule au format "Code". Une fois les instructions saisies, là encore, on clique sur le bouton "Run cell".

jupyter6 

On peut ajouter des cellules en utilisant le bouton "+" et il est très simple de déplacer une cellule grâce aux flèches vers le haut ou vers le bas situées sous le menu "Insertion".

 

B. Partager un notebook

Rendez-vous dans Jupyter sur le notebook à partager. Téléchargez-en une version au format notebook (.ipynb) que vous sauvegardez sur votre ordinateur.

jupyter7

Sur votre ordinateur, vous disposez d’une version de votre notebook au format .ipynb Connectez-vous sur l’ENT monlycée.net et choisissez l’outil «Partager des notebooks» avec Capytale.

Choisissez l’outil de partage de notebooks avec Capytale.

Déposez votre fichier .ipynb et générez l’URL. Communiquez l’URL (complète ou simplifiée) à vos élèves par exemple en utilisant les moyens offerts par l’ENT : cahier de texte, espace de classe...

En accédant à cette adresse, chaque élève va afficher une version personnelle et modifiable du notebook. 

 jupyter8

Chaque fois qu’un nouvel élève accède au notebook partagé, une nouvelle ligne s’ajoute dans l’interface Capytale pour permettre à l’enseignant de consulter les modifications apportées par chaque élève et donc pouvoir évaluer leur travail.  

jupyter9

 

Quelques fiches pratiques

Les bases pour rediger un notebook avec Markdown
Les modules Python disponibles
Travailler avec une image ou un fichier annexe des données
Auto-corrections par tests unitaires avec le module Nbgrader

Remarque : 

Le service Capytale, développé par la DANE et la DSI de l'académie de Paris, s’appuie notamment sur la solution d’hébergement de notebooks ’nbhosting’ (https://github.com/parmentelat/nbhosting) réalisé par Thierry Parmentelat de l’équipe projet DIANA d’Inria.