

Wie lässt sich die RAG-Technologie sinnvoll in der Lehre den Geistes- und Sozialwissenschaften einsetzen? Eine im KI:edu.nrw-Praxisprojekt TermRAG 4 SafeAI kürzlich erschienene didaktische Handreichung zeigt, wie Lehrende RAG nicht nur anwenden, sondern auch reflektiert vermitteln können – mit praxisnahen Impulsen zu Technik, Recht und Ethik.
Die Retrieval-Augmented Generation (RAG) zählt derzeit zu den wichtigsten Technologien, um die Ergebnisse großer Sprachmodelle (LLMs) durch die Einbindung kuratierter Datensammlungen gezielt zu verbessern.
Doch RAG ist nicht nur für technische Disziplinen relevant. Auch in den Geistes- und Sozialwissenschaften eröffnet die Technologie neue Möglichkeiten für Forschung, Praxis und insbesondere die Lehre. Genau hier setzt die nun erschienene Handreichung zur Förderung RAG-bezogener Kompetenzen in der Lehre in Geistes- und Sozialwissenschaften an: Sie richtet sich gezielt an Lehrende in nicht mathematisch-naturwissenschaftlichen oder ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen, die über die reine Nutzung von RAG-basierten Anwendungen hinausgehen und didaktische Konzepte entwickeln möchten, die das Verständnis der RAG-Technik und einen reflektierten Umgang damit bei den Studierenden fördern.
Die Handreichung beleuchtet drei Aspekte der RAG-Technologie: Technik, Recht und Ethik. Für jeden dieser Bereiche werden zwei Arten von didaktischen Überlegungen skizziert: Zum einen bietet sie Orientierung für die Klärung von Rahmenbedingungen und konzeptionellen Fragen im Vorfeld der Lehrveranstaltung. Zum anderen enthält sie konkrete Überlegungen und Tipps, die während der Lehrveranstaltung zur Förderung der Kompetenzen bei den Studierenden beitragen können. Ergänzt wird das Angebot durch Leitfragen für Lehrende, die einen Einstieg in die Auseinandersetzung mit dem Thema erleichtern, sowie Literaturtipps, die bei der Vertiefung des Themas hilfreich sein können.
Entstanden ist die Handreichung im KI:edu.nrw-Praxisprojekt TermRAG 4 SafeAI. In die Ausarbeitung flossen die Erfahrungen aus einer Lehrveranstaltung im MA „Terminologie und Sprachtechnologie“ an der TH Köln sowie aus dem Austausch im Rahmen des Praxisprojektes ein. Für die anregende Gespräche möchten wir uns an dieser Stelle bei allen ganz herzlich bedanken.
Das KI:edu.nrw-Praxisprojekt TermRAG 4 SafeAI beschäftigt sich mit Retrieval Augmented Generation (RAG) und den sich dadurch ergebenden Möglichkeiten der Anbindung externer Wissensressourcen an generative Sprachmodelle. Im Kern geht es um die folgenden Fragen: Wie können sensible interne Daten einem generativen Sprachmodell sicher zur Verfügung gestellt werden? Welche Kompetenzen benötigen zukünftige Spezialist*innen der Fachkommunikation dafür und wie können diese schon im Studium vermittelt werden? Mehr Infos unter: https://ki-edu-nrw.ruhr-uni-bochum.de/ueber-das-projekt/phase-2/praxis-transferprojekte/aktuelle-praxisprojekte/termrag-4-safeai/
