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.