Erasmus+ KA220-HED · 2026 – 2029
O RAG4Edu capacita docentes e estudantes para irem além das ferramentas genéricas de IA e criarem as suas próprias aplicações RAG com fundamento pedagógico — com um currículo baseado em competências, um programa de formação aberto, ferramentas acessíveis e uma comunidade de prática europeia.
Sobre o projeto
Os grandes modelos de linguagem estão a entrar rapidamente no ensino e na aprendizagem, mas a sua utilização é muitas vezes improvisada, baseada em instruções e pouco ancorada no conhecimento educativo. Isto levanta preocupações reais quanto à fiabilidade, exatidão, enviesamento, transparência e proteção de dados.
A geração aumentada por recuperação (RAG) combina a IA generativa com fontes de conhecimento selecionadas e específicas de cada domínio — apontamentos, diapositivos, publicações científicas, exames, materiais de laboratório — para que o apoio da IA numa unidade curricular seja mais controlável, explicável e adequado ao contexto. No entanto, os docentes em toda a Europa ainda não dispõem da formação, dos referenciais pedagógicos e do apoio institucional necessários para conceber e gerir soluções baseadas em RAG.
O RAG4Edu colmata essa lacuna. Desenvolve um currículo de RAG baseado em competências e um programa de formação modular com módulos de microaprendizagem, atividades de aprendizagem em grupo, ferramentas acessíveis, modelos e exemplos práticos que permitem aos docentes criar as suas próprias aplicações RAG sem conhecimentos avançados de IA. Pilotos em vários países validam o programa e uma comunidade de prática europeia dá-lhe continuidade para além do projeto.
O projeto promove uma IA europeia e alinhada com valores — modelos de linguagem desenvolvidos na UE e infraestrutura EuroHPC, licenças abertas, conceção conforme ao RGPD e alinhamento com o Regulamento da UE sobre a IA — contribuindo para um setor europeu do ensino superior digitalmente competente e soberano.
Como funciona a RAG
A RAG combina a IA generativa com as fontes de conhecimento que o docente escolhe, para que o apoio da IA numa unidade curricular seja controlável, explicável e adaptado ao contexto.
A pergunta de um estudante pesquisa o conhecimento do curso selecionado pelo docente — apontamentos, diapositivos, artigos, exames — e devolve as passagens mais relevantes.
As passagens recuperadas e o perfil do estudante são acrescentados à instrução, para que o conhecimento da instituição molde uma resposta pertinente e adaptada ao contexto.
Um LLM europeu redige a resposta a partir desse contexto e mostra as fontes que utilizou, para que os estudantes possam verificar cada afirmação.
Os docentes concebem e validam cada passo na caixa de ferramentas RAG4Edu — com verificações do RGPD e do Regulamento da IA, e sem competências avançadas em IA.
Objetivos
O RAG4Edu reforça a capacidade das instituições europeias de ensino superior para conceber, implementar e avaliar RAG no ensino e na aprendizagem de forma pedagogicamente fundamentada, responsável e sustentável.
IA europeiaPromover tecnologias europeias de IA — modelos de linguagem desenvolvidos na UE, como EuroLLM, Mistral e Aleph Alpha, e a infraestrutura EuroHPC — com transparência, explicabilidade, responsabilização e soberania dos dados, em conformidade com o Regulamento IA.
PedagogiaAnalisar o panorama da IA na educação, sintetizar o estado da RAG e conceber o currículo RAG4Edu com níveis de competência, resultados de aprendizagem, princípios didáticos e microcredenciais.
FerramentasConstruir o processo e o referencial RAG4Edu, o enriquecimento adaptado ao estudante, a formação de grupos apoiada por IA e uma caixa de ferramentas de autoria para chatbots educativos multilingues baseados em modelos de linguagem europeus.
FormaçãoConceber, testar, avaliar e aperfeiçoar o programa de formação RAG4Edu em pilotos coordenados nos países parceiros, produzindo evidências sobre a sua eficácia, usabilidade e viabilidade institucional.
ComunidadeGerir a plataforma de comunicação e uma comunidade de prática europeia, publicar tudo em acesso aberto e garantir a adoção através de uma estratégia de sustentabilidade e exploração, eventos multiplicadores e um workshop final europeu.
Notícias e eventos
Novidades da parceria, próximos webinars, sessões de cocriação e eventos multiplicadores.
Uma única conta RAG4Edu dá agora acesso ao site do projeto, à sua área de membros e à plataforma de aprendizagem RAG4Edu.
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NiceReunião transnacional do projeto organizada pela Université Côte d'Azur.
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LisbonReunião transnacional do projeto organizada pelo INESC-ID.
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BarcelonaReunião transnacional do projeto organizada pelo IIIA-CSIC.
Ler mais →Parceria
Instituições de ensino superior com um perfil forte em formação de professores e pedagogia digital, juntamente com dois dos principais centros europeus de investigação em IA.
Berlim, Alemanha · bht-berlin.de
Uma das maiores universidades públicas de ciências aplicadas da Alemanha, com cerca de 11 600 estudantes. O seu Centro de Investigação Data Science +X tem uma linha dedicada a IA e educação, e o Centro de Competências para o Ensino Digital apoia a utilização da IA no ensino.
Prof. Dr. Ilona Buchem · Prof. Dr. Klaus-Peter Schoeneberg
Barcelona, Espanha · iiia.csic.es
Um instituto de IA do Conselho Superior de Investigações Científicas de Espanha, reconhecido internacionalmente, que trabalha em aprendizagem automática, sistemas multiagente e raciocínio. Coordena a AIHUB-CSIC, uma rede de mais de 500 investigadores em IA.
Prof. Carles Sierra · Prof. Margarida Romero · Dr. Mireia Vendrell
Nice, França · univ-cotedazur.eu
Uma universidade pública de investigação com cerca de 35 000 estudantes. O seu laboratório LINE estuda a inovação educativa, a cocriatividade e o pensamento crítico, e o seu MSc SmartEdTech combina informática, ciências da educação e ciências cognitivas.
Prof. Dr. Oksana Strutynska · Chengcheng Li
Oulu, Finlândia · oulu.fi
Uma universidade de investigação finlandesa fundada em 1958. O seu Laboratório de Investigação em Aprendizagem e Tecnologia Educativa (LET Lab) estuda a aprendizagem com dados multimodais e a colaboração entre pessoas e IA, e o programa Hybrid Intelligence explora como as pessoas e a IA aprendem em conjunto.
Dr. Andy Nguyen · Prof. Sanna Järvelä · Dr. Luna Huynh · Azusa Nakata
Lisboa, Portugal · inesc-id.pt
Um instituto de investigação sem fins lucrativos em informática e engenharia, detido conjuntamente pelo Instituto Superior Técnico e pelo INESC. O seu Grupo de Inteligência Artificial para as Pessoas e a Sociedade (GAIPS) trabalha em agentes inteligentes, robótica social e aprendizagem apoiada pela tecnologia.
Prof. Ana Paiva · Prof. Rui Prada · Prof. Joana Campos
Kiev, Ucrânia · udu.edu.ua
Uma universidade ucraniana com longa tradição em formação de professores e investigação pedagógica, e um foco crescente na transformação digital, na IA e nas competências digitais dos docentes.
Dr. Mariia Umryk · Daniil Shemet
Resultados
Todos os resultados principais são publicados com licenças abertas em repositórios como o Zenodo e o GitHub, com identificadores persistentes e metadados FAIR. As ligações aparecerão aqui à medida que cada resultado for publicado.
Políticas internacionais, referenciais de literacia em IA e tendências de investigação na UE, na China, nos EUA e nos países parceiros; pelo menos 50 fontes analisadas.
Em cursoArquiteturas, ferramentas e aplicações educativas de RAG, uma matriz comparativa de ferramentas RAG e as competências RAG essenciais em que assentam as microcredenciais.
PrevistoResultados de aprendizagem baseados em competências, princípios de conceção didática, módulos de microaprendizagem, percursos flexíveis e microcredenciais sob a forma de badges abertos.
PrevistoCritérios, fontes de dados, lógica de decisão e mecanismos de transparência para a formação de grupos apoiada por IA, com modelos de conceção de aprendizagem colaborativa.
PrevistoEspecificação concetual e técnica, um protótipo operacional pronto a implementar (integração, recuperação semântica, geração) e mecanismos de enriquecimento adaptados ao estudante.
PrevistoFerramentas de autoria para criar e configurar chatbots e agentes RAG específicos de cada unidade curricular, aplicações multilingues de estudos de caso, modelos e documentação.
PrevistoEspecificação e integração de modelos de linguagem e serviços de IA desenvolvidos na UE, embeddings, gestão de tokens e funcionalidades de conformidade para os pilotos.
PrevistoPrograma aberto online que combina conteúdos RAG de nível especializado, percursos flexíveis, recursos educativos abertos, avaliação baseada em competências e microcredenciais.
PrevistoSeleção dos participantes, orientações de implementação, referencial de avaliação e plano de gestão de dados aplicados de forma coerente em todas as instituições parceiras.
PrevistoEvidências de todos os pilotos, lições aprendidas e ações de melhoria, tradução e adaptação nacional.
PrevistoEste site e os repositórios associados — o polo digital aberto do projeto para resultados, eventos e materiais de divulgação.
Em cursoUma comunidade de prática europeia com webinars temáticos regulares, sessões participativas de cocriação e mesas-redondas institucionais.
PrevistoOrientações de adaptação, licenciamento claro e modelos de transferência para que outras instituições possam aplicar os resultados do RAG4Edu de forma autónoma.
PrevistoPelo menos três vias concretas após o projeto: programas institucionais de formação de professores, estratégias digitais e redes externas.
PrevistoUm evento multiplicador nacional em cada país parceiro e um workshop final como evento prévio de uma conferência de referência sobre IA na educação.
PrevistoComunidade de prática
A comunidade de prática RAG4Edu reúne docentes, centros de apoio ao ensino e à aprendizagem, polos de inovação e investigadores de toda a Europa — com webinars, sessões de cocriação e mesas-redondas institucionais a partir do final de 2026. Os resultados são também partilhados através do European Digital Education Hub, da EPALE, do OpenAIRE e do Zenodo.
Uma conta RAG4Edu gratuita dá-lhe acesso à área de membros deste site e aos cursos da plataforma de aprendizagem RAG4Edu.
