Tin tức

Sinh hoạt chuyên môn: Ứng dụng Python trong giảng dạy các môn Toán – Buổi 6

Chia sẻ
20/03/2026

Trong khuôn khổ chuỗi sinh hoạt chuyên môn “Ứng dụng Python trong giảng dạy các môn Toán”, sáng thứ Sáu ngày 20/03/2026, buổi sinh hoạt số 6 đã được tổ chức với hai nội dung trọng tâm: khai thác thư viện NetworkX trong lý thuyết đồ thị và ứng dụng SymPy trong tính toán. Đây là hai công cụ tiêu biểu, giúp mở rộng khả năng giảng dạy Toán học theo hướng trực quan, hiện đại và gắn với công nghệ.

NetworkX là một thư viện mạnh mẽ trong Python, chuyên dùng để xây dựng, phân tích và trực quan hóa đồ thị. Thư viện này đặc biệt phù hợp với các nội dung thuộc lĩnh vực Toán rời rạc như lý thuyết đồ thị, mạng lưới và các bài toán tối ưu. SymPy là thư viện hỗ trợ tính toán đại số ký hiệu, cho phép thực hiện các phép toán như rút gọn biểu thức, giải phương trình, tính đạo hàm – tích phân một cách chính xác, tương tự như các hệ thống toán học chuyên dụng.

Trong buổi sinh hoạt, các nội dung chính được triển khai bao gồm:

  • Giới thiệu thư viện NetworkX

  • Phân tích đồ thị

  • Ứng dụng trong giảng dạy Toán rời rạc

  • Giới thiệu thư viện SymPy

  • Giải toán bằng SymPy

  • Ứng dụng trong giảng dạy Giải tích và Đại số

Điểm nổi bật của buổi sinh hoạt là sự kết hợp giữa Toán rời rạc, Đại số và Giải tích, thể hiện qua việc sử dụng hai thư viện với hai hướng tiếp cận khác nhau: một bên là mô hình hóa và trực quan hóa cấu trúc, một bên là xử lý chính xác các biểu thức ký hiệu. Các giảng viên đã cùng nhau thực hành xây dựng mô hình đồ thị đơn giản, đồng thời sử dụng SymPy để giải các bài toán quen thuộc trong chương trình giảng dạy.

Buổi sinh hoạt không chỉ giúp nâng cao năng lực ứng dụng công nghệ trong giảng dạy mà còn mở ra nhiều hướng tiếp cận mới trong việc thiết kế bài giảng. Việc tích hợp các công cụ như NetworkX và SymPy góp phần làm cho các nội dung Toán học trở nên sinh động, trực quan và gần gũi hơn với người học.

Một số hình ảnh

KHOA KHOA HỌC CƠ SỞ

  • Phòng 1404, Nhà A1, ĐH Kinh tế Quốc dân – Số 207,
    đường Giải Phóng, phường Bạch Mai, TP Hà Nội
  • (024) 36280.280
  • khoakhcs@neu.edu.vn

Copyright 2024 © Fundamental Sciences Faculty - Rights Reserved