Über das Projekt
Die KI-Kompetenz von Lehrenden für die Gestaltung von Retrieval-Augmented Generation in Lehre und Lernen an Hochschulen stärken — eine Erasmus+ Kooperationspartnerschaft.
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.
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.
Wirkung des Projekts
Das sind die Ziele, auf die die Partnerschaft hinarbeitet und über die sie berichtet. Die Belege stammen aus den Pilotierungen, den Rückmeldungen der Teilnehmenden und der Nutzung der Plattform und der Ergebnisse.
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