Sobre el proyecto
Reforzar la competencia en IA del profesorado para diseñar soluciones de generación aumentada por recuperación para la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior —una asociación de cooperación Erasmus+—.
Los grandes modelos de lenguaje están entrando rápidamente en la enseñanza y el aprendizaje, pero su uso suele ser improvisado, basado en instrucciones y poco anclado en el conocimiento educativo. Esto plantea preocupaciones reales sobre fiabilidad, precisión, sesgos, transparencia y protección de datos.
La generación aumentada por recuperación (RAG) combina la IA generativa con fuentes de conocimiento seleccionadas y específicas de cada disciplina —apuntes, diapositivas, publicaciones científicas, exámenes, materiales de laboratorio— para que el apoyo de la IA en una asignatura sea más controlable, explicable y adaptado al contexto. Sin embargo, el profesorado de toda Europa carece todavía de la formación, los marcos pedagógicos y el apoyo institucional necesarios para diseñar y gestionar soluciones basadas en RAG.
RAG4Edu cubre esa carencia. Desarrolla un currículo de RAG basado en competencias y un programa formativo modular con módulos de microaprendizaje, actividades de aprendizaje en grupo, herramientas accesibles, plantillas y ejemplos resueltos que permiten al profesorado crear sus propias aplicaciones RAG sin conocimientos avanzados de IA. Pilotos en varios países validan el programa y una comunidad de práctica europea le da continuidad más allá del proyecto.
El proyecto impulsa una IA europea y alineada con valores —modelos de lenguaje desarrollados en la UE e infraestructura EuroHPC, licencias abiertas, diseño conforme al RGPD y alineación con la Ley de IA de la UE— y contribuye así a un sector europeo de educación superior digitalmente competente y soberano.
Objetivos
RAG4Edu refuerza la capacidad de las instituciones europeas de educación superior para diseñar, implantar y evaluar RAG en la enseñanza y el aprendizaje de forma pedagógicamente fundamentada, responsable y sostenible.
IA europeaPromover tecnologías europeas de IA —modelos de lenguaje desarrollados en la UE como EuroLLM, Mistral y Aleph Alpha, e infraestructura EuroHPC— con transparencia, explicabilidad, rendición de cuentas y soberanía de los datos, conforme a la Ley de IA.
PedagogíaAnalizar el panorama de la IA en la educación, sintetizar el estado de RAG y diseñar el currículo RAG4Edu con niveles de competencia, resultados de aprendizaje, principios didácticos y microcredenciales.
HerramientasConstruir el proceso y el marco RAG4Edu, el enriquecimiento adaptado al estudiante, la formación de grupos asistida por IA y una caja de herramientas de autoría para chatbots educativos multilingües basados en modelos de lenguaje europeos.
FormaciónDiseñar, pilotar, evaluar y mejorar el programa formativo RAG4Edu en pilotos coordinados en los países socios, generando evidencias sobre su eficacia, usabilidad y viabilidad institucional.
ComunidadGestionar la plataforma de comunicación y una comunidad de práctica europea, publicarlo todo en acceso abierto y asegurar la adopción mediante una estrategia de sostenibilidad y explotación, eventos multiplicadores y un taller final europeo.
Impacto del proyecto
Estas son las metas hacia las que trabaja el consorcio y sobre las que rinde cuentas. Las evidencias proceden de los pilotos, de las opiniones de los participantes y del uso de la plataforma y de los resultados.
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