Erasmus+ KA220-HED · 2026 – 2029
RAG4Edu befähigt Lehrende und Studierende, über generische KI-Werkzeuge hinauszugehen und eigene, pädagogisch fundierte RAG-Anwendungen zu entwickeln — mit einem kompetenzbasierten Curriculum, einem offenen Weiterbildungsprogramm, zugänglichen Werkzeugen und einer europäischen Community of Practice.
Eine gemeinsame Initiative von
Über das Projekt
Große Sprachmodelle halten rasch Einzug in Lehre und Lernen, doch ihr Einsatz ist oft improvisiert, promptbasiert und kaum im fachlichen Wissen der Lehre verankert. Das wirft berechtigte Bedenken hinsichtlich Zuverlässigkeit, Genauigkeit, Verzerrungen, Transparenz und Datenschutz auf.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet generative KI mit kuratierten, fachspezifischen Wissensquellen — Vorlesungsnotizen, Folien, wissenschaftlichen Publikationen, Prüfungen, Labormaterialien —, damit KI-Unterstützung in einer Lehrveranstaltung steuerbarer, nachvollziehbarer und kontextbezogener wird. Lehrenden in ganz Europa fehlen jedoch bislang die Weiterbildung, pädagogische Rahmenkonzepte und die institutionelle Unterstützung, um RAG-basierte Lösungen zu gestalten und zu betreiben.
RAG4Edu schließt diese Lücke. Das Projekt entwickelt ein kompetenzbasiertes RAG-Curriculum und ein modulares Weiterbildungsprogramm mit Microlearning-Modulen, gruppenbasierten Lernaktivitäten, zugänglichen Werkzeugen, Vorlagen und ausgearbeiteten Beispielen, mit denen Lehrende ohne fortgeschrittene KI-Kenntnisse eigene RAG-Anwendungen erstellen können. Länderübergreifende Pilotierungen validieren das Programm, und eine europäische Community of Practice trägt es über das Projekt hinaus.
Das Projekt fördert europäische, wertebasierte KI — in der EU entwickelte Sprachmodelle und EuroHPC-Infrastruktur, offene Lizenzen, DSGVO-konforme Gestaltung und Übereinstimmung mit dem EU AI Act — und trägt so zu einem digital kompetenten und souveränen europäischen Hochschulsektor bei.
So funktioniert RAG
RAG verbindet generative KI mit den Wissensquellen, die die Lehrperson auswählt – so wird die KI-Unterstützung in einem Kurs steuerbar, nachvollziehbar und kontextbezogen.
Die Frage einer lernenden Person durchsucht das von der Lehrperson kuratierte Kurswissen – Vorlesungsnotizen, Folien, Fachartikel, Prüfungen – und liefert die passendsten Abschnitte.
Die gefundenen Abschnitte und das Profil der lernenden Person werden dem Prompt hinzugefügt, sodass das Wissen der Einrichtung eine relevante, kontextbezogene Antwort prägt.
Ein europäisches LLM schreibt die Antwort aus diesem Kontext und zeigt die verwendeten Quellen, sodass Lernende jede Aussage prüfen können.
Lehrende gestalten und prüfen jeden Schritt in der RAG4Edu-Toolbox – mit DSGVO- und KI-Verordnungs-Checks und ohne fortgeschrittene KI-Kenntnisse.
Ziele
RAG4Edu stärkt die Fähigkeit europäischer Hochschulen, RAG für Lehre und Lernen pädagogisch fundiert, verantwortungsvoll und nachhaltig zu gestalten, umzusetzen und zu evaluieren.
Europäische KIEuropäische KI-Technologien fördern — in der EU entwickelte Sprachmodelle wie EuroLLM, Mistral und Aleph Alpha sowie EuroHPC-Infrastruktur — mit Transparenz, Erklärbarkeit, Rechenschaftspflicht und Datensouveränität im Einklang mit dem AI Act.
PädagogikDie Landschaft der KI in der Bildung analysieren, den Stand von RAG zusammenfassen und das RAG4Edu-Curriculum mit Kompetenzstufen, Lernergebnissen, didaktischen Prinzipien und Micro-Credentials entwerfen.
WerkzeugeDie RAG4Edu-Pipeline und das Framework, lernendensensitive Anreicherung, KI-gestützte Gruppenbildung und eine Autoren-Toolbox für mehrsprachige Bildungs-Chatbots auf europäischen Sprachmodellen entwickeln.
WeiterbildungDas RAG4Edu-Weiterbildungsprogramm in koordinierten Pilotierungen in den Partnerländern gestalten, erproben, evaluieren und verbessern und dabei Evidenz zu Wirksamkeit, Nutzbarkeit und institutioneller Machbarkeit gewinnen.
CommunityDie Kommunikationsplattform und eine europäische Community of Practice betreiben, alles im Open Access veröffentlichen und die Verbreitung durch eine Nachhaltigkeits- und Verwertungsstrategie, Multiplikatorveranstaltungen und einen europäischen Abschlussworkshop sichern.
Neuigkeiten und Veranstaltungen
Neues aus der Partnerschaft, kommende Webinare, Co-Design-Sitzungen und Multiplikatorveranstaltungen.
Ein RAG4Edu-Konto bietet jetzt Zugang zur Projektwebsite, ihrem Mitgliederbereich und der RAG4Edu-Lernplattform.
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NiceTransnationales Projekttreffen, ausgerichtet von der Université Côte d'Azur.
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LisbonTransnationales Projekttreffen, ausgerichtet von INESC-ID.
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BarcelonaTransnationales Projekttreffen, ausgerichtet vom IIIA-CSIC.
Weiterlesen →Partnerschaft
Hochschulen mit starkem Profil in Lehrkräftebildung und digitaler Didaktik, gemeinsam mit zwei der führenden KI-Forschungszentren Europas.
Berlin, Deutschland · bht-berlin.de
Eine der größten staatlichen Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Deutschland mit rund 11.600 Studierenden. Ihr Forschungszentrum Data Science +X hat einen eigenen Schwerpunkt KI + Bildung, und das Kompetenzzentrum Digitale Lehre unterstützt den Einsatz von KI in der Lehre.
Prof. Dr. Ilona Buchem · Prof. Dr. Klaus-Peter Schoeneberg
Barcelona, Spanien · iiia.csic.es
Ein international anerkanntes KI-Institut des Spanischen Nationalen Forschungsrats, das zu maschinellem Lernen, Multiagentensystemen und automatischem Schließen forscht. Es koordiniert AIHUB-CSIC, ein Netzwerk von mehr als 500 KI-Forschenden.
Prof. Carles Sierra · Prof. Margarida Romero · Dr. Mireia Vendrell
Nizza, Frankreich · univ-cotedazur.eu
Eine staatliche Forschungsuniversität mit rund 35.000 Studierenden. Ihr Labor LINE erforscht Bildungsinnovation, Ko-Kreativität und kritisches Denken, und ihr MSc SmartEdTech verbindet Informatik, Bildungswissenschaften und Kognitionswissenschaft.
Prof. Dr. Oksana Strutynska · Chengcheng Li
Oulu, Finnland · oulu.fi
Eine 1958 gegründete finnische Forschungsuniversität. Ihr Forschungslabor für Lernen und Bildungstechnologie (LET Lab) untersucht Lernen mit multimodalen Daten sowie die Zusammenarbeit von Mensch und KI, und das Programm Hybrid Intelligence erforscht, wie Menschen und KI gemeinsam lernen.
Dr. Andy Nguyen · Prof. Sanna Järvelä · Dr. Luna Huynh · Azusa Nakata
Lissabon, Portugal · inesc-id.pt
Ein gemeinnütziges Forschungsinstitut für Informatik und Ingenieurwissenschaften im gemeinsamen Besitz des Instituto Superior Técnico und von INESC. Seine Gruppe für Künstliche Intelligenz für Menschen und Gesellschaft (GAIPS) arbeitet zu intelligenten Agenten, sozialer Robotik und technologiegestütztem Lernen.
Prof. Ana Paiva · Prof. Rui Prada · Prof. Joana Campos
Kyjiw, Ukraine · udu.edu.ua
Eine traditionsreiche ukrainische Universität mit starker Tradition in Lehrkräftebildung und pädagogischer Forschung und wachsendem Fokus auf digitale Transformation, KI und die digitalen Kompetenzen von Lehrenden.
Dr. Mariia Umryk · Daniil Shemet
Ergebnisse
Alle zentralen Ergebnisse werden unter offenen Lizenzen in Repositorien wie Zenodo und GitHub veröffentlicht, mit persistenten Identifikatoren und FAIR-Metadaten. Die Links erscheinen hier, sobald die Ergebnisse veröffentlicht sind.
Internationale Strategien, KI-Kompetenzrahmen und Forschungstrends in der EU, China, den USA und den Partnerländern; mindestens 50 ausgewertete Quellen.
In ArbeitRAG-Architekturen, -Werkzeuge und Bildungsanwendungen, eine vergleichende Matrix von RAG-Werkzeugen und die zentralen RAG-Kompetenzen, auf denen die Micro-Credentials beruhen.
GeplantKompetenzbasierte Lernergebnisse, Prinzipien der Lehrgestaltung, Microlearning-Module, flexible Lernwege und Micro-Credentials als Open Badges.
GeplantKriterien, Datenquellen, Entscheidungslogik und Transparenzmechanismen für KI-gestützte Gruppenbildung, mit Vorlagen für die Gestaltung kollaborativen Lernens.
GeplantKonzeptionelle und technische Spezifikation, ein einsatzfähiger funktionsfähiger Prototyp (Aufnahme, semantischer Abruf, Generierung) und lernendensensitive Anreicherungsmechanismen.
GeplantAutorenwerkzeuge zum Erstellen und Konfigurieren kursspezifischer RAG-Chatbots und -Agenten, mehrsprachige Fallstudienanwendungen, Vorlagen und Dokumentation.
GeplantSpezifikation und Integration in der EU entwickelter Sprachmodelle und KI-Dienste, Embeddings, Token-Verwaltung und Compliance-Funktionen für die Pilotierungen.
GeplantOffenes Online-Programm mit RAG-Inhalten auf Expertenniveau, flexiblen Lernwegen, OER, kompetenzbasierter Prüfung und Micro-Credentials.
GeplantAuswahl der Teilnehmenden, Umsetzungsleitfäden, Evaluationsrahmen und Datenmanagementplan, einheitlich angewendet an allen Partnereinrichtungen.
GeplantEvidenz aus allen Pilotierungen, gewonnene Erkenntnisse und Maßnahmen für Verbesserungen, Übersetzungen und nationale Anpassungen.
GeplantDiese Website und die verknüpften Repositorien — der offene digitale Knotenpunkt des Projekts für Ergebnisse, Veranstaltungen und Verbreitungsmaterial.
In ArbeitEine europäische Community of Practice mit regelmäßigen thematischen Webinaren, partizipativen Co-Design-Sitzungen und institutionellen Gesprächsrunden.
GeplantAnpassungsleitfäden, klare Lizenzen und Transfermodelle, damit andere Einrichtungen die RAG4Edu-Ergebnisse eigenständig umsetzen können.
GeplantMindestens drei konkrete Wege nach Projektende: institutionelle Weiterbildungsprogramme für Lehrende, Digitalstrategien und externe Netzwerke.
GeplantEine nationale Multiplikatorveranstaltung in jedem Partnerland und ein Abschlussworkshop als Pre-Conference-Veranstaltung einer führenden Konferenz zu KI in der Bildung.
GeplantCommunity of Practice
Die RAG4Edu Community of Practice bringt Lehrende, hochschuldidaktische Zentren, Innovation Hubs und Forschende aus ganz Europa zusammen — mit Webinaren, Co-Design-Sitzungen und institutionellen Gesprächsrunden ab Ende 2026. Die Ergebnisse werden außerdem über den European Digital Education Hub, EPALE, OpenAIRE und Zenodo geteilt.
Mit einem kostenlosen RAG4Edu-Konto erhalten Sie Zugang zum Mitgliederbereich dieser Website und zu den Kursen der RAG4Edu-Lernplattform.
