【研究ノート】

大学講義におけるマストドンの利用について
On the use of Mastodon in university lecture

奥村 良磨

Ryoma Okumura

デジタルハリウッド大学

学士

匠 英一

Eiichi Takumi

デジタルハリウッド大学

教授「マストドン(Mastodon)」とは、2017年4月に突如としてインターネット上で話題となったSNS (ソーシャル・ネットワーキング・サービス)だ。
ユーザー・インタフェースや主な機能は Twitter に酷似しているが、マストドンと Twitter の仕組みは大きく異なる。その仕組みの大きな違いは、マストドンが分散型の SNS という点である。技術的な知識があれば誰でも独自のコミュニティを作成でき、運営ができる。
今回、研究として大学講義にマストドンがどう活用できるのか、その方法と、行った実験による結果を考察し、それが意義のあるものなのかという点を明らかにする。
キーワード：ソーシャルメディア、SNS、大学授業、研究、ソーシャルラーニング

1. マストドンとは？
1.1. マストドンの概要

図 1：分散型である SNS「マストドン」がこれまでの中央集権型 SNSとどう異なるか

マストドンとは、ドイツ出身の技術者であるオイゲン・ロチコ氏が2016 年 10 月にリリースした、次世代型の SNS である。日本では、2017 年 4 月に『週刊アスキー』によってマストドンが紹介されると、瞬く間に日本でもユーザーを集めた。実際に、紹介後の 4 月末～ 5 月末の約 1 ヶ月の間で約 30 万人が登録している。
今現在日本で最も人気のある SNS の一つである Twitter と比較す
ると、Twitter は 2006 年 7 月にリリースされ、30 万人に達したのは 2009 年の 3 月である。マストドンのユーザーを獲得するスピードがいかに早かったかがこれで分かるのではないだろうか。

1.2. マストドンの思想
マストドンは、SNS の中でも Twitter のような短文をつぶやく( マストドンでは「トゥート」とよぶ )SNS にあたる。これまでの Twitterや Facebook のような SNS との大きな違いは、サービスに込められた思想にある。
Twitter や Facebook の よ う な こ れ まで の SNS を「 中 央 集 権 型SNS」と定義するならば、マストドンは「分散型」のSNSと定義できる。
中央集権型の SNS は、通常、運営企業一社により運営されるサーバーによって全てのデータが管理・運営されている。ユーザーはアカウントを作成し、テキストや画像などのデータを日々アップロードするが、それらのデータやログは運営企業一社が握る。
それに対し、分散型のマストドンは、オープンソースとしてソースコードが GitHub に公開されており、技術的な知識があればユーザーの誰もがインスタンスとよばれるサーバーを運用することができるようにしている。サーバーを分散型としたことで、サーバーダウンやサーバー攻撃などのリスクを避けることができる上に、誰でも運営することができるので、自由度が高い。
コアとなるマストドンのソースコードに付け加える形で、管理者は、望む機能を追加することができる。

2. マストドンを教育現場に活用する
2.1. 実験概要
大学講義の中でマストドンを利用することで、学習者にどのような効果をもたらすのかを調査する。またアンケート調査から、バックチャンネルのやりとりの量と、学習効果の高まりの関係を明らかにする。
※バックチャンネルのやりとりの量は、個人のトゥートしたテキスト量として定義する。

2.2 なぜマストドンを利用しようと思ったか
これまで、本講義では授業の感想として、授業の終わりに「紙」での提出が求められていた。しかし、紙ではなく、SNS を使えば、リアルタイムで感想を共有でき、そこから学びを得ることもできるはずだ。
今回 SNS の中でも、マストドンを利用したのは、①それが 2017 年に話題になった SNS であるから、②管理者となることでカスタマイズしやすいと同時に、ユーザーごとの管理がしやすいから、③発言内容を外部に公開したくないため、である。

ユーザーは、マストドンの中でも自分が魅力的だと思うインスタンスを選んで、自由に加入することができる。マストドンは商用利用でなく、ユーザーからの援助で成り立っている事例が多い。

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2.3. 実施した講義
実施場所

デジタルハリウッド大学駿河台ホール

実施日時

1 回目 12 月 13 日 5 時限目 (16:00 〜 17:30)
2 回目 12 月 20 日 5 時限目 (16:00 〜 17:30)

実施講義「インターネットマーケティング」

担当教員

匠英一教授

対象学生

本学 4 年生

登録学生数36 名

図 2：合計のテキスト量とマストドンを活用した学習効果のマッピング

3.4. 学生が講義中に発言したトゥート内容の分析
1 回目の講義：
最初にマストドンの概要を話し、登録してもらい、その後実際にマストドン活用講義にマストドン上で寄せられた学生からの感想の内容（1 回目と 2 回目）をテキストマイニングツールで分析した。

使ってもらう。1 回目ではまず講義内でソーシャルメディアに慣れてもらうことを目的とする。

図 3：トゥートの内容分析 ①

2 回目の講義：
最初からマストドンを使ってもらい、トゥートしてもらう。最後にアンケート調査を実施する。

3. バックチャンネルと学習効果
3.1. バックチャンネルと学習効果の定義
マストドンを利用しての学習効果の高まりを講義後に実施したアン
ケート項目から、次の 3 つを抜粋し、指標とした。
1. 講義に対する興味・関心が高まりましたか (5 段階評価 )2. 講義への参加意識は高まりましたか (5 段階評価 )3. 講義に対する知識・理解は深まりましたか (5 段階評価 )出現数の多いワードほど大きく、また共起の程度が強いほど太い
これら 3 つの質問の合計を 15 点満点とし、数字が大きい人ほど線で描画している。

「学習効果が高い」、数字が小さい人ほど「学習効果が低い」ということを定義した。

図 4：トゥートの内容分析 ②※出席した全員がアンケートに回答した訳ではない。
また、講義中にマストドンを使ってトゥートした内容の個人別「テキスト量」を合計し、それを「バックチャンネルのやりとり」と定義した。

3.2. トゥート量の結果
第 1 回目の実験に参加し、講義中にトゥートした学生は計 28 名であった。その中で最も多かったトゥート数は「3」回だった。第 2 回目の実験に参加し，講義中にトゥートした学生は計 24 名であった。
その中で最も多かったトゥート数は「2」回だった。

3.3. バックチャンネルと学習効果の実験結果
講義中に発せられたトゥートから、合計のテキスト量とマストドンを活用した学習効果( ※ 12 月 13 日・20 日の両日参加した学生の中から、アンケートに答えた学生のデータのマッピング )スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示している。品詞別で色分け。

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3.5. 結果からの考察
・全体的に学習効果が高かった。
・象限①の学生は学習効果が高かったが、データ数が少ないためよく分からなかった。
・バックチャンネルのやりとりが活発で、学習効果が低い学生はいなかった。
・バックチャンネルのやりとりが少ないが、学習効果が高い学生は多かった
他の学生のトゥートを見ることで他者からの視点が得られ、それが学習効果へとつながった可能性がある。

4. 実験結果を踏まえて今回実験した内容とその分析によって、マストドンは教育現場においての バックチャンネルとしての 活 用 が " 適してい る ”ことが分かった。
しかし、教育現場で活用する上でマストドンの機能を最大限に活かすための課題としては「マストドンを活用したことを見越した授業設計」、また「トゥートの質と量を高めるためにはどうしたらいいか」を考えていかなければならない。ただ，既存の授業にツールを導入するだけでは、学生の混乱を招く可能性がある。
また、教員や学生にツールを使ってもらう上で " 慣れ”も学習効果に大きく影響すると考えられる。スムーズに取り組んでもらうためには学期を通して、または他の授業でもソーシャルラーニングを試してもらうなど、長期間に渡って実践することで慣れという点は解決できるだろう。

5. 謝辞
この度の実験にご協力頂いた皆様に深く感謝を申し上げます。

【引用文献】
長谷川聡・安井明代・山口宗芳 (2013).「SNS の教育利用とソーシャルラーニング」『名古屋文理大学紀要 第 13 号』, 51-58.
中原淳 (2010).『NAKAHARA-LAB.NET, U-TOKYO』(http://www.nakahara-lab.net/2010/02/post_1648.html)（2018 年
8 月 25 日アクセス）

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On the use of Mastodon in university lecture【Notes】

On the use of Mastodon in university lecture
Ryoma Okumura 1, Eiichi Takumi 2( 1Bachelor, Digital Hollywood University, 2Professor, Digital Hollywood University)"Mastodon" is a social networking service (SNS) suddenly became a topic on the Internet in April 2017. The user interface andthe main functions are very similar to Twitter, but the structure of Mastodon and Twitter is very different. The major difference in themechanism is that Mastodon is a distributed SNS. Anyone with technical knowledge can create and manage their own community.
This time, as a research, I will consider how Mastodon can be used for university lecture and the results of experiments
conducted and clarify the point whether it is meaningful.
Keywords: Social media, SNS, University lessons, Research, Social learning

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