デジタル研究課題の内容を統合する取り組みの一環として、次のアプローチで 4 つの主要な活動が実行されました。1) 教師の観点から見た専門職におけるデジタル技術の利用の将来ビジョンの文書化。2) 教育と技術をテーマに研究している機関の研究者による、課題で強調すべき重要な問題に関する意見の取り入れ。3) 国際レベルでの高等教育におけるデジタル技術の利用と流用に関する傾向の収集。そして最後に、4) 前の段階の結果をインプットして、知識の創出と応用のライン (LGAC) を定義し、それを大学の教育学習プロセスと学術管理で観察された問題と結び付け、注意の優先順位と、研究演習から得られる可能性のある解決策を確立します。

ステージ 1: 教師の観点から見た職業とデジタル テクノロジーの使用に関する将来ビジョン。

最初のデータ収集活動は、「専門職とICTの活用の展望」と題する書籍募集を通じて実施されました。その目的は、UABCの研究者による、教育における情報通信技術の組み込み、流用、活用、そしてそれらが大学のあらゆる知識分野における卒業生の職業生活に与える影響に関する研究、分析、提案を文書化し、発信することでした。この活動の中心的目的は、ICTを教育プログラムに統合すること、そして専門分野の現実により合致した技術スキルと能力を備えた卒業生を輩出することを可能にするカリキュラム改訂における潜在的な改革について、将来的な分析を収集することでした。募集のガイドラインによると、提案は以下の質問に取り組む必要がありました。

1. ますますデジタル化が進む世界におけるこの職業の将来はどうなるのでしょうか?

2. ICT の活用によって、この分野はどのように変化していますか?

3. 今後 5 年間で、学生にはそれぞれの分野でどのような技術的スキルが必要になるでしょうか?

4. 現在、卒業生のデジタルスキルに関して、将来の職業とのギャップを縮めるために教育プログラムで機会を得られる分野は何ですか?

5. 教育プログラムにおいて専門職向けのデジタルスキルの開発を目的とした戦略の開発を加速し、活動を強化するために育成すべき研究分野または研究分野は何ですか?

裁定プロセスの後、作業は 40 の章で構成され、20 を超える学術ユニットの代表者が参加し、健康、人文科学と社会、工学、建築、スポーツ、芸術、行政、法律の XNUMX つの主要な知識分野に分散されます。 

その後、情報通信およびコラボレーション技術を活用した教育ネットワークとの連携の下、「UABCにおけるICT活用のための研究課題の構築」と題する分析・考察演習が実施されました。その目的は、研究者、学術団体、そして当時の遠隔教育センター（現CIAD）の協働ネットワークを統合し、デジタル技術を活用して大学生の教育・学習体験の質を向上させ、大学コミュニティ内にデジタル文化を育むことに重点を置いた組織的研究課題の定義に取り組むことでした。参加者には、UABCの研究者48名、教育・学習におけるデジタル技術の活用、専門スキルおよびデジタル文化の育成に関する研究分野やプロジェクトを開発している11の学術団体、そしてCIADのメンバーが含まれていました。このイベントは、アイデアの議論を促進し、参加者間で経験や視点を共有することに重点を置き、UABCにおけるデジタル教育・学習および学術管理プロセスにおけるICTの活用に関するイノベーションの開発に向けて育成すべき優先プロジェクトと知識創出・応用分野（LGAC）を特定できるようにしました。フォーラムは3つの段階から構成されています。

a. 第一段階では、ケレタロ自治大学の研究者であり、国立研究者システムのメンバーでもあるアレクサンドロ・エスクデロ・ナホン博士が参加しました。同博士は学習におけるデジタル技術の活用に関する専門家であり、高等教育機関における研究課題の設定に関する課題と提言について、自身の見解を共有しました。

b. 第2段階では、参加者による実務演習が実施され、サブグループが統合されて一連の指導的質問について議論し、回答しました。最後に、研究サブグループの作業結果を統合し、アンケートを用いた非同期演習を通じて、得られた提案を検証し、順位付けしました。

c. 第3段階では、第2セッションのグループ演習から得られたプロジェクトと知識創出・応用ラインに関する非同期検証作業の結果が発表されました。これらの情報に基づき、本イニシアチブを支援するための制度要件案が議論され、出席者全員によって検証されました。

結果

ワーキング グループから得られた 17 のプロジェクト提案が統合され、検証および優先順位付けプロセス中に投票数が最も多かった XNUMX つの提案が提示されました。

1. 教育学習プロセス、能力と連携した組織管理の戦略指標を備えたダッシュボードの設計
デジタル、および学術行政管理の側面。

2. 大学コミュニティ内で研究プロジェクトの調査結果や成果を普及し、相談するためのメカニズムを導入する。

3. デジタル技術の活用に重点を置き、学生、研究者、教師、および/または外部部門のメンバーが協力して、現在または将来の状況における問題を解決するためのメーカースペースタイプのラボを作成するための提案の設計。

4. 学生への技術的影響や大学の技術リソースの利用状況の分析など、COVID-19パンデミックによって引き起こされた現在の状況に関連するプロジェクト。

5. デジタル教材の活用と創造を促進するためのデジタル空間の創出。

6. 研究プロジェクトで対処すべき UABC の特定のニーズの診断。

ステージ 3: 高等教育におけるデジタル技術の利用動向。

デジタル技術は、社会の様々な分野にますます統合されつつあります。特に教育においては、教育学習プロセスにおけるツールとしての活用に大きな関心が寄せられています。この目的において、技術は、様々な教育方法論や教育実践を通して知識獲得を支援するツールとして機能します（Tarus, Niu, & Mustafa, G., 2018）。こうした利点がある一方で、教育分野における新技術の導入には大きな課題も存在します。主な課題の一つは、教育機関のニーズと、技術によって提供されると期待されるソリューションとの適切なマッチングを見つけることです（Dermeval, Coelho, JAPdM, & Bittencourt, 2020）。BuderとSchwind（2012）は、主な障害は、教育機関のデジタル環境と教育環境の違いから生じると述べています。教育環境は、学習プロセスに影響を与える学生の個々の要因に関連しています。したがって、世界中の高等教育機関で既に活用されている技術トレンドを特定、理解、検証し、UABCの機会分野にソリューションを提供できるものを評価することが不可欠です。したがって、本セクションの目的は、教育機関に導入・活用され、教育学のトレンドを生み出し、学習のためのデジタル技術の研究課題において検討に値する新興技術について解説することです。新興技術に関して、ロトロ、ヒックス、マルティン（2015）は5つの特徴を挙げています。それは、新規性、比較的急速な成長、ある程度の一貫性と勢い、特定の分野または社会全体への大きな影響、そして潜在的な成果と用途を取り巻く不確実性と曖昧性です。彼らは新興技術を次のように定義しています。

「比較的急速に成長し、根本的に新しい技術であり、時間の経過とともに持続するある程度の一貫性と、関係者の構成、制度、および相互の相互作用のパターンに関して見られる社会経済的領域に大きな影響を与える可能性を特徴としています。関連する知識生産プロセスと一緒に。 しかし、その最も顕著な影響は将来にあります。」

「新興技術」という用語は、農業（培養肉）、建設（4次元印刷）、金融（デジタル通貨）、ロボット工学（外骨格）など、幅広い知識分野に当てはまります。これらはすべて、高等教育機関に取り入れることでメリットを生み出す可能性があります。ただし、ここでは教育学習プロセスに直接的な影響を与える可能性のある情報通信技術に限定します。これには、仮想現実（VR）、拡張現実（AR）、人工知能（AI）、機械学習（ML）が含まれます。Ark（2019）、Bernstein（2021）、Anders（2020）によると、高等教育でトレンドとなっている技術は次のとおりです。
a. 教室における AI (人工知能)。

AI がより高度になり、その実装がより簡単かつ効果的になるにつれて、教室での AI の使用は増加し続けるでしょう。 AI の使用によって教師の数が減ることはありませんが、よりパーソナライズされた学習 (チャットボット、家庭教師) とより高度な教育リソースが可能になります。

b. VR（仮想現実）

バーチャル リアリティは、デジタル世界に完全に没頭することを目的としています。 教育では、主に将来の医療専門家のトレーニングで使用され、人体がこれまでにない形で提示されます。

c. AR (拡張現実)
ARは、エンジニアリングやヘルスケアなど、複数の分野で急速に利用が拡大し、人気が高まっています。Markets（2019）は、「教育分野やeコマース分野におけるARアプリケーションの需要は、容易な学習と魅力的なプロモーションのメリットにより非常に高い」と述べています（第35段落）。

上記のメヘレンらに。 (2022) 彼らのレポートでは、K-12 教育における新技術: 将来のデジタル アジェンダについて。 上記の XNUMX つの傾向に加えて、次のように付け加えています。
d. (IoT) モノのインターネット

これは、あらゆる「モノ」のインターネット接続を指し、それによってモノや人との通信が可能になります。 物理的なアクセスのセキュリティを制御し、ユーザー サービスを最適化し、エネルギーを節約し、監視カメラ、研究所、およびデータを収集するために必要なものすべてに使用されます。

と。 ML（機械学習）

機械学習は、ソフトウェア アプリケーションが結果をより正確に予測できるようにする AI の一種です。そのように明示的にプログラムする必要はありません。

2021 年末から 2022 年初頭までに、ほとんどの著者 (Lee、Yang、Kim、2021 年; Ullah ら 2021 年; Ayub Khan、2021 年; Castro と Au-Yong-Oliveira、2021 年; Beihler、2022 年)および De veaux、2022 年）、教育における新興技術について説明した学術記事、およびブロックチェーンとデータ サイエンスなどの傾向に関する教育機関からのレポート（eCampus ニュース、2020 年）。

F. ブロックチェーン。

さまざまなデジタル エンティティでホストされているデータ チェーンを使用するテクノロジ。誰もデータを完全に制御できないため、システムの信頼性が高くなります。 完全性と信頼性が普遍的に保証されるような方法で、認定、能力の証拠、またはポートフォリオを記録する資格情報を生成するために使用されます。

g. データサイエンス

大量のデータを分析し、そこに含まれる情報について結論を導き出すプロセスです。Oracle (2020)。高等教育機関に対し、卒業率の向上、学習上の問題の検出、学生の定着率、労働市場の動向や地域のニーズへの迅速な対応など、多様な情報を提供します。

2004年以来、ニューメディアコンソーシアム（NMC）が発行しているホライズンレポートは、教育技術における6つの主要なトレンド、6つの課題、そして短期、中期、長期の導入が見込まれる6つの発展を予測する文書です。このレポートは、高等教育界のリーダーたちで構成される世界的なパネルの視点と経験に基づいています。モンテレー工科大学の未来教育研究所が教育イノベーション観測所を通じて発行する出版物も分析されました。過去2年間に発行された様々なレポートの分析から、人工知能、マイクロクレデンシャル、ビッグデータ、コンピテンシーベース教育、サイバーセキュリティ、デジタル学習、教員育成、高等教育のデジタル変革、ハイブリッド学習、組織管理、教育設計、学習分析、新しいモデル、オンラインコース開発、オンライン教育戦略、そしてオープン教育リソースといったトレンドが浮かび上がってきました。

結果

文献に記録された傾向のリストが統合されています。

a. 人工知能（AI）とロボット工学の発展
b. バッジ、マイクロクレデンシャル、ブロックチェーン技術
c. データサイエンス主導の機関
d. 能力基準教育（CBE）
e. サイバーセキュリティ
f. デジタル学習
g. 教師の育成
h. 高等教育におけるデジタル変革
i. ハイブリッド学習
j. 制度管理
k. 教育設計
l. IT人材育成
m. 学習分析
n. ブレンド型およびハイブリッド型のコースモデル
o. 仮想現実と拡張現実
p. ゲームベース学習
q. オンライン学習計画
r. オンライン教育戦略
s. オープン教育デジタルリソース

上記のリストは、教育と学習の見通しを形作る主要な傾向、技術、および実践を特定し、中長期的な一連の結果を予測しています。 文献は、情報格差を縮小し、ハイブリッド学習モデルを実装し、コストと資金の削減を目指す教育機関の範囲を拡大する傾向を示しています。

ステージ 4: 研究アジェンダの構築。

情報源は、文脈の変革、学問分野の専門化、そして新興技術に起因する新たな社会的ニーズが生じていることを示しています。デジタル技術とその高等教育機関への影響によって引き起こされるこれらの新たな現代の複雑性は、研究を組織化する新たな方法の検討を促しています。同時に、研究者、プロジェクト、そして研究管理は、大学内で新たな、柔軟で横断的なアプローチを可能にする統合レベルに達しています。これには、共同研究を実施し、複雑性の観点から問題に取り組むための学際的な取り組みが必要です。したがって、大学の中核活動にデジタル技術を統合するための戦略的方向性を形作り、最適な条件を生み出すことができる主要テーマを含む、大学全体の研究課題の内容が統合されました。これは、このような研究課題を継続的に維持するための基準を確立するものです。これらの研究分野は、本文書で引用されている情報源に基づいて優先順位に従って提示されています。
1. 大学コミュニティ（教員、学生、大学事務職員）のデジタルスキルの開発。

2. 高等教育機関におけるデジタル変革。

3. 大学情報管理システムにおける意思決定のためのデータサイエンス。

4. デジタル教育リソースの設計と普及に関するトレーニング。

5. デジタル環境における学習分析。

6. 教育プログラムにおける横断的テーマとしてのデジタル市民権。

7. ハイブリッドまたは混合学習モデル。

8. 大学コミュニティのメンバーのためのデータ分析、ソーシャルメディア管理、情報セキュリティ。

9. 新興教育技術の可能性の分析と評価。

10. スキル認定にバッジとマイクロクレデンシャルを組み込む。

11. 教育および学習プロセスへの仮想現実、拡張現実、拡張現実の組み込み。

この研究活動領域（LGAC）の定義に基づき、REATICC会員の研究者および学識者との学際的な分析と考察を経て、UABCにとってのLGACの関連性と適切性について議論されました。ネットワーク会員が様々な学術ユニットで教育および学術管理に携わってきた経験は、教育、学習、学術管理の改善や革新に貢献する研究活動の機会を特定するアイデアの交換を促進しました。この考察を実行するために、様々な分野のメンバーで構成されるワーキンググループが結成され、トレンドの分析、教員の将来研究からの提案の集積、およびREATICCコラボレーションフォーラムの結果に基づいて、研究領域が割り当てられました。グループでは、以下の考察の質問が投げかけられました。

a. 大学の学生の教育・学習体験の質の向上と大学コミュニティのデジタル文化の発展にデジタル技術を活用することに関する組織的研究課題の定義にUABCが取り組むよう促すために、どのようなプロジェクトを実施すべきでしょうか？
b. 研究グループまたは個々の研究者は、デジタル技術の活用を通じて大学生の教育・学習体験の質の向上、そして大学コミュニティのデジタル文化の発展にどのような影響を与えるプロジェクトを主導できるでしょうか？
生成された以前の情報に基づいて、各 LGAC を特定することが要求されました。
c. 研究を通じて、どのような関連する組織のニーズや問題に対処できるでしょうか?
d. 教師として、また学術管理におけるあなたの経験から、提案の緊急性はどの程度だと思いますか？

各グループは、調査を通じて実行できる解決策の提案を提供することに加えて、LGAC に関連して対処できる必要性または制度上の問題を評価し、最後に、制度上の注意の優先順位が割り当てられました。の: 緊急 (高)、必要 (中)、重要 (低)。 次のセクションでは、提案された研究課題を提示します。

研究課題の内容

LGAC: 大学教員のデジタルスキルの開発。

優先度: 緊急

教師のデジタルスキルの定義が不足していること、スキル習得に関する人口の割合に関する知識が不足していること、教師研修および専門能力開発プログラムの機会領域が不足していることが判明しました。

以下の解決策が提案されています。

a. 教師に望ましいデジタルスキルを定義するための診断を開発する。

b. 組織の目標達成につながるプログラムを定義する作業計画を統合します。

c. UABC のトレーニング プログラムが、必要なデジタル スキルの開発に十分であるかどうかを評価するための調査を実施します。

LGAC: 高等教育機関におけるデジタル変革。

優先度: 緊急

大学コミュニティにおけるデジタルリテラシーの向上が不可欠です。組織的な技術革新のための包括的なモデルは存在せず、デジタル情報の取り扱いにおけるセキュリティとプライバシーに関するベストプラクティスも確立されておらず、適切に普及もされていません。

a. 以下の解決策が提案されています。

b. 主要な行政および教育プロセスの診断的研究。
簡素化し、再設計して、より効率的にする
デジタル技術。

c. 機関のための包括的なイノベーションモデルの定義
（事務職員および学術職員）。

d. 以下の問題に対処するための戦略を統合するプロジェクトを実施する。
大学コミュニティの情報のセキュリティとプライバシー。

e. 大学の事務職員およびサービススタッフが保有するデジタルスキルに関する調査を実施する。

LGAC: 大学の情報管理システムにおける意思決定のためのデータ サイエンス。

優先度: 緊急

データは生成されているものの、機関データを管理・分析するための自動化されたシステムは存在せず、機関が取り扱うデータは標準化されておらず、利用のために事前処理も行われていない。

以下の解決策が提案されています。

a. さまざまな利害関係者グループ（ディレクター、教育プログラムの責任者、コーディネーターなど）のニーズに応じて特定のデータ情報へのアクセスを優先する、自動化された機関データ管理システムを実装します。

b. 特定の情報提示形式を定義し、再設計または生成するプロセスを特定するための研究

c. 学術部門や教員から常に情報が求められているプロセスについて、機関システム内に保存されているデータを使用して、様々なプロセス（PREDEPA、認定など）で求められる条件でレポートを提供できないプロセスについて、機関レポートシステムを開発する。

LGAC: デジタル環境における学習分析。

優先度: 緊急。

組織情報の収集、整理、分析能力の向上が求められています。学習における意思決定を支援する、大学の状況に即したデータの処理、分析、提示のためのモデルの開発が不足しています。また、仮想環境における教育学習プロセスにおける相互作用パターンを特定するための取り組みも不足しています。仮想学習環境が中退率や不合格率に与える影響を評価するための研究が必要です。

次の解決策が提案されています。

a. 知識の生成と意思決定のために組織データ分析を効率的に提供するデータ インテリジェンス センターを作成します。

b. Blackboard LMS で生成されたデータを使用して、教育プログラムの責任者がコース受講中に学業上のリスクがある学生を特定できるデジタルダッシュボードを設計します。

c. Blackboard LMSデータを他の学生追跡システム（ソーシャルサービス、学校管理、図書館など）と連携させるプロジェクトを開発し、学業成績の傾向を把握するとともに、教育プログラムの更新や運用の改善、学生向けの教育機関のサービスなど、さまざまな側面に関する意思決定を行う。

LGAC: ハイブリッドまたは混合学習モデル。

優先度: 緊急。

当大学にはハイブリッド学習モデルがありません。代替学習モデルを導入する可能性に関する情報が不足しています。さらに、ハイブリッド学習やブレンド学習モデルに対応するために、既存のインフラ、特に教室を改修する必要があることが認識されています。以下の解決策が提案されています。

a. ハイブリッドモデルの導入における優れた実践例を収集するための活動を実施する。

b. 大学全体のハイブリッドモデルについて議論し、定義し、実装するための共同作業を実行します。

c. オンラインで提供される教育プログラム（EP）の実現可能性と実行可能性の調査を実施します。

d. ハイブリッドまたは混合モデルへの移行の可能性を考慮し、PE プログラムの投資と恩恵を受ける学生数に関する費用便益調査を実施します。

LGAC: スキル認定におけるバッジとマイクロクレデンシャル。

優先度: 必須。

組織レベルでは、資格や卒業証書におけるバッジや資格情報の有用性と利点は未だ明らかではありません。ブロックチェーン技術を用いてバッジやマイクロクレデンシャルの活用を促進する組織的な取り組みは存在しません。そこで、以下の解決策を提案します。

a. 学生のスキルと学位の認定に重点を置いたブロックチェーン技術を使用したバッジ システムを設計します。

b. 知識分野別、または学部・大学院の教育プログラム別に、仮想研修制度で提供でき、マイクロクレデンシャルの取得につながる新たな専門能力に関する調査を実施する。

LGAC: 新興教育技術の可能性の分析と評価。

優先度: 必須。

当機関には、共同プロジェクトのための既存の技術研究所のリポジトリが不足しています。新興技術の対象となる人々が特定されていません。新興技術を評価するための研究所サービスと概念実証試験を提供する機関が必要と考えられます。以下の解決策を提案します。

a. 大学が所有する物理的または仮想的な技術研究所のディレクトリを統合し、その有効性を評価するための調査を生成し、それらを活用できるすべての領域がアクセスできるようにします。

b. 診断評価を実施して、新興技術が解決策を提供できるニーズや問題を特定します。

c. 実現可能性調査を実施し、新興技術を評価するための実験サービスと概念実証を提供するインスタンスを作成します。

d. 大学に、新興技術の使用および開発に必要な専門スキルを備えた学者、研究者、および/または管理スタッフがいるかどうかを判断するための調査を実施します。

LGAC: 学生向けのデータ分析、ソーシャル メディア管理、情報セキュリティ。

優先度: 重要。

学生に関する情報は、教育機関のシステムによって生成される学業データ以外にはほとんど存在せず、ソーシャルメディアにおける情報の取り扱いに関する権利と結果について意識を高める文化も根付いていません。以下の解決策が提案されています。

a. ソーシャルネットワークの研究に基づき、学生の状況に関する情報の収集、その分析、意思決定のための提示における優れた実践方法を特定し、実施する。

b. 大学コミュニティのデジタル文化の一環として、デジタルリスクと権利に関する意識を高めるための普及プログラムを作成する。

LGAC: 教育プログラムにおける横断軸としてのデジタル市民権。

優先度: 重要。

教科で育成すべき基礎的なデジタルスキルに関する情報や、教科におけるデジタルコンテンツの設計に関するガイドラインが不足している。以下の解決策を提案する。

a. 教師が生徒に育成すべき基本的なデジタルスキルを特定し、公式化します。

b. 卒業生プロフィールの説明には、学生が明確に習得するデジタルスキルを記載します。

c. オープン教育リソースの開発のための品質基準と指標を特定する。

d. オープン教育リソースの制作能力を評価する。

e. オープン教育リソースの開発者としての教師のデジタルスキルを評価する。

LGAC: 教育および学習プロセスにおける仮想現実、拡張現実、拡張現実。

優先度: 重要。

これらの技術に関する教師研修が不足しています。仮想現実（VR）／拡張現実（AR）を用いた学習体験を開発するための戦略が欠如しています。これらの技術に関する知識、開発能力、そしてその応用に関する認識が不足しています。以下の解決策が提案されています。

a. UABC の教師向けの学習体験を開発するとともに、テクノロジーの使用と応用を普及させるための適切な戦略を特定するための調査を実施します。

b. 仮想/拡張現実ソリューションの開発経験を持つ学者のネットワークを統合し、この種の経験を教育プログラムに組み込むために実施できる組織戦略を決定します。

c. 高等教育における仮想現実と拡張現実の活用に関する経験を共有するイベントを企画し、出版物の調整を行う。

LGAC: デジタル リソースの設計と配信に関するトレーニング。

優先度: 重要。

デジタル学習リソースの設計を策定するための戦略が整備されていません。知的財産権および著作権の観点から、デジタルリソースの利用に関する明確な規定が必要です。デジタル学習リソースやオブジェクトを保管する機関リポジトリが不足しています。以下の解決策が提案されています。

a. 研究を通じて、デジタル教育リソースの開発における障害を克服できる戦略を生み出す。

b. 教師が授業で使用するリソースの開発に必要な研修について調査を実施する。

c. 特定の時点から前進するために、他のグループによってすでに生成された結果を取り上げます。

研究課題の運営。

提案されている XNUMX の LGAC には、機関レベルでこれらの一連の研究を促進および維持できるようにする、指示され、計画され、再評価された管理プロセスが伴う必要があります。 アジェンダの目的とその内容の定義は、REATICC のメンバーの取り組みを導くための最初のステップですが、アジェンダを制度化するには、少なくとも次の要素を考慮する必要があります。

a. 制度開発における戦略的要素としてこれを議題に組み込む。

b. 教育学習プロセス、デジタル技術の管理、研究、財務、組織計画に関する事項の指導を担当する中央管理チーム、および学術ユニットの教育プログラムの責任者と研究課題提案について合意に達する。

c. 研究・大学院研究、学術連携・協力の総合的な調整を通じて、LGACに関連するプロジェクトを普及・促進する。

d. LGAC を学術ユニットの大学院プログラムの責任者と交流させ、学生が定義されたテーマや問題に関連するプロジェクトの開発に興味を持つようにする。

e. 地域の社会的、経済的、文化的環境を考慮して議題を文脈化し、州におけるデジタル市民権の育成に向けた取り組みを調整する。

f. 研究と技術移転に関わる重要な分野を担当する大学関係者を巻き込み、議題に関する運用計画を策定する。

これにより、デジタル技術の導入に焦点を当てた研究課題は、UABCの現状に即した効果的なツールとなり、大学の発展に資する変化、変革、再定式化、そして再転換のプロセスを生み出します。これを実現するための次のステップは、この研究課題を正式なものとし、大学研究プログラムと整合させ、大学内で研究を推進する責任組織、CIAD、REATICCのメンバー、そしてこの研究課題に含まれるプロジェクトから利益を得るステークホルダーのコミットメントを通じて、その実現可能性を確保することです。