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Die Audiodeskription ermöglicht blinden und sehbeeinträchtigten Menschen das Verstehen und Erfahren von Videos und Filmen, indem visuelle Informationen in Dialogpausen beschrie- ben werden. Da die Anforderungen der Audiodeskription von Zielgruppe zu Zielgruppe stark variieren und auch der wirtschaftliche Faktor eine erhebliche Rolle spielt, existieren alterna- tive Ansätze und Erweiterungen zur Erstellung von Audiodeskriptionen.
Neben den Grundlagen der Audiodeskription und der Sprachsynthese, beschäftigt sich die vor- liegende Arbeit mit bereits vorhandenen Technologien zur Erweiterung und Vervielfältigung des Angebots von Audiodeskriptionen. Außerdem wird im praktischen Teil der Arbeit ein neuer Ansatz zur Personalisierung von Audiodeskriptionen vorgestellt. Dieser untersucht, ob ein Mehrwert geschaffen wird, indem die bisher mit menschlicher Stimme produzierten Audi- odeskriptionen für Filme und Videos durch eine personalisierte künstliche Stimme ersetzt wer- den. Diese Personalisierung beinhaltet eine wählbare Sprechgeschwindigkeit, welche mit der Ausführlichkeit der Beschreibung zusammenhängt. Je höher die durch die Nutzenden be- stimmte Geschwindigkeit, desto mehr Inhalt wird vermittelt. Es kann während des Abspielens zwischen drei verschiedenen Stufen gewechselt werden.
Der Ansatz wird in dieser Arbeit in einer Feldstudie anhand eines Prototyps getestet und be- wertet.
OpenAPETutorial - eine problembasierte Lerneinheit zur Personalisierung von SmartHome Anwendungen
(2021)
Die Arbeit hat die Konzeption einer problembasierten Lerneinheit zur Personalisierung von SmartHome Anwendungen zum Thema.
Dafür wurde neben der Lerneinheit ein Java Client für das Personalisierungsframwork OpenAPE und eine Tutorial Anwendung für OpenAPE, welche in der Lerneinheit als praktische Übung genutzt wird, entwickelt.
Im theoretischen Teil der Arbeit werden drei Themen erörtert. Zu Beginn wird das Thema Personalisierung mit besonderem Schwerpunkt auf das genutzte Personalisierungsframework OpenAPE behandelt.
Darauf folgen die Themen problembasiertes Lernen, hier wird in problembasiertes Lernen im Allgemeinen und problembasiertes Lernen in der Informatik und Programmierung unterschieden.
Für das letzte Thema Learning Analytics wird untersucht, was Learning Analytics bedeutet und wie es in eine Lerneinheit integriert werden kann.
Im praktischen Teil wurde ein Java Client für OpenAPE entwickelt. Dieser kann in Zukunft von allen Java und Android Anwendungen verwendet werden. Außerdem wurde eine Lerneinheit konzipiert, mit welcher die Anwendung der Schnittstellen OpenAPE und OpenHAB erlernt werden kann. Hierfür wurde die sogenannte OpenAPETutorial Anwendung entwickelt. Diese Anwendung wird für die Studierenden in der Lerneinheit als eine Art Lückentext als praktische Übung verwendet. In der sehr einfach aufgebauten Anwendung können Lampen über die OpenHAB Schnittstelle angesprochen werden und Einstellungen, welche zur Personalisierung genutzt werden, können über OpenAPE synchronisiert werden.
Schlussendlich wird die Lerneinheit in qualitativen Benutzertests durchgeführt und somit auf ihre Funktionalität geprüft. Es soll herausgefunden werden, ob die konzipierte Lerneinheit so durchführbar ist. Durch diese Vorgehensweise wurden bereits einige Schwachstellen in der Lerneinheit entdeckt und behoben. Grundsätzlich haben die Benutzertests gezeigt, dass die Lerneinheit so wie geplant durchgeführt werden kann. Dennoch sollte die Lerneinheit in einer größeren Gruppe mit Studierenden der Zielgruppe durchgeführt werden, um herauszufinden, ob sie in einer echten Umgebung funktioniert. Hier sollte besonders auf die benötigte Zeit geachtet werden.
Die fortschreitende Digitalisierung der Hochschulen führt dazu, dass die Lehrenden ihre Lehrveranstaltungen zunehmend barrierefrei gestalten müssen, um sicherzustellen, dass alle Studierenden gleichermaßen an der Lehre und Studium teilhaben können. Zu diesem Zweck wurde das Zertifikat „Barrierefrei Lehren“ entwickelt, welches beim Fachverband International Association of Accessibility Professionals (IAAP) D-A-CH zum Einsatz kommen soll. Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung von Lernmaterialien für den Onlinekurs zum Zertifikat. Von insgesamt fünf Zertifikatsmodulen, werden zwei umgesetzt. Konkret handelt es sich hierbei um die Module „Grundlagen“ und „Vielfalt der Benutzerbedürfnisse“. Um potentielle zertifikatsrelevante Themen zu ermitteln, wird zunächst eine qualitative Recherche nach bestehenden Curricula, Kursen und Materialsammlungen im Bereich der digitalen Barrierefreiheit durchgeführt und in einer Topic Map dokumentiert. Daraufhin wird ein virtueller Workshop organisiert, um die Themen für das Zertifikat zu finalisieren. Der Workshop erfolgt dabei in Form einer qualitativen Gruppendiskussion mit quantitativer Umfrage mit den Mitgliedern des IAAP D-A-CH Arbeitskreises „Barrierefreiheit in der Bildung“. Der erstellte Onlinekurs befindet sich auf der Moodle-Plattform des Kompetenzzentrums für digitale Barrierefreiheit der Hochschule der Medien in Stuttgart. Die Module sind als einzelne Lernabschnitte angelegt. In jedem Lernabschnitt befinden sich verschiedene Lektionen, welche die Lernmaterialien zum Zertifikat enthalten. Die Lernmaterialien dienen der Vorbereitung für die abschließende IAAP-Zertifizierungsprüfung.
Diese Arbeit behandelt die Erstellung der Module „Barrierefreiheit im Hochschulkontext“ und „Barrierefreie Veranstaltungen“ für das Zertifikat „Barrierefrei lehren“ des Kompetenzzentrums für digitale Barrierefreiheit der Hochschule der Medien Stuttgart. Dieses Zertifikat soll Lehrenden die notwendigen Kenntnisse vermitteln, um Barrierefreiheit innerhalb der Lehre umzusetzen und so den Zugang zu Bildung für alle Studierenden mit Einschränkungen sicherzustellen. In dieser Arbeit wird die Notwendigkeit für ein solches Zertifikat dargelegt sowie die Auswahl der hierzu relevanten Themen. Die erstellten Lehrinhalte beinhalten Texte, Bilder, Videos und Quizfragen. Mit diesen Materialien soll zur Umsetzung von Barrierefreiheit in der Lehre beigetragen werden.
Über 90 % der umlaufenden PDF-Dokumente sind zumindest teilweise unzugänglich. Aus diesem Grund hat Adobe eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die automatisch Tags in PDF-Dokumente setzt, um sie barrierefreier zu gestalten.
Um dies zu überprüfen, wurde in unserer Bachelorarbeit die barrierefreien PDF-Dokumente nach dem Standard PDF/UA (DIN ISO 14289-1:2016-12) untersucht. Wir verwendeten für die Ermittlung des PDF/UA Standards das Matterhorn Protokoll. Für den Versuch erstellten wir PDF-Dokumente, die die Fehlerbedingungen des Matterhorn Protokolls und den Richtlinien von PDF/UA verstoßen.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass 37 % der Fehler vom Matterhorn Protokoll behoben wurden, während 42 % nicht behoben wurden. Die restlichen 21 % der Fehler konnten von der KI technisch nicht gelöst werden, da sie nicht dafür entwickelt wurde. Zu den 21 % gehören auch Fehler, die technisch nicht von uns umgesetzt werden konnten oder nicht den heutigen Standards angepasst worden sind.
Wenn die manuellen Fehler von den maschinellen Fehlern in der Gesamtstatistik getrennt werden, dann konnte die KI 46 % der manuellen Fehlerbedingungen beheben. Bei den maschinellen Fehlerbedingungen konnten 32 % gelöst werden.
Anhand der Ergebnisse kann erkannt werden, dass die bearbeiteten PDFs nicht PDF/UA Standard entsprechen. Zudem konnte die KI in der Auswertung die Fehler in den PDFs nicht zuverlässig beheben und erkennen. Während der Untersuchung konnten wir außerdem inhaltliche Veränderungen feststellen und zusätzlich generierte sie auch neue Fehler.
Obwohl es nicht den PDF/UA Standard entspricht, konnten 46 % der manuellen Fehlerbedingungen des Matterhorn Protokolls gelöst werden. Dieses Ergebnis ist beeindruckend, weil die manuellen Fehler zurzeit nur von Menschen behoben werden können. Mit ausreichenden Optimierungen kann diese KI-Technologie in Zukunft als hilfreiches Werkzeug für die Gestaltung von barrierefreien PDF-Dokumenten verwendet werden.
This paper deals with the contrast modes of the operating systems Windows, Mac OS, IOS and Android. The various effects, of web browsers and operating systems, on the implementation of contrast modes, are analysed and documented. This is done using a test website created for this purpose, which combines different definitions for fore- and background colors.
Based on the results, own bookmarklets are developed. These, simulate the selected contrast modes from the Windows system, during the implementation in the web brow-sers Google Chrome, Mozilla Firefox and Microsoft Edge.
The work aims to facilitate the creation of barrier-free(accessible) websites. This is at-tempted by implementing checks for sufficient contrast between the font and the back-ground, as well as the effects in different web browsers, during their development or a subsequent test.
To conclude, there is a recommendation on how to best define the fore- and background colours for websites in order to achieve the minimum contrast according to WCAG 2.1, even when using the operating system's own contrast modes.
Anhand der Ergebnisse werden eigene Bookmarklets entwickelt, die die ausgewählten Kontrastmodi aus dem Windowssystem in der Umsetzung in den Webbrowsern Google Chrome, Mozilla Firefox und Microsoft Edge simulieren.
Die Arbeit soll dazu beitragen, das Erstellen von barrierefreien Websites zu erleichtern, indem schon während ihrer Entwicklung oder einem nachfolgenden Test auf ausrei-chend Kontraste zwischen der Schrift und dem Hintergrund und Auswirkungen in ver-schiedenen Webbrowsern geprüft werden kann.
Abschließend gibt es eine Handlungsempfehlung, wie die Vorder- und Hintergrundfar-ben für Websites am besten zu definieren sind, damit sie auch bei Anwendung der Be-triebssystem eigenen Kontrastmodi möglichst das Minimum an Kontrast nach den Vor-gaben WCAG 2.1 erreichen.
In dieser Arbeit werden Design to Code Tools untersucht, die mittels generativer Künstlicher
Intelligenz Designs automatisch in Code umwandeln. Ziel ist es, zu analysieren,
wie diese Tools funktionieren und ob ihre Ergebnisse aktuellen Standards entsprechen.
Ein zusätzlicher Fokus liegt auf dem Vergleich verschiedener Tools, um ihre Unterschiede
zu ermitteln. Hierfür wurde ein Anwendungsbeispiel mit einem Testdesign
und dazugehörigem generierten Code erstellt und mittels einer Expertenbefragung
bewertet. Die Datenerhebung erfolgte nach dem Between-Subject-Verfahren und konzentrierte
sich auf die Erfassung quantitativer Daten zur optischen Ähnlichkeit, digitalen
Barrierefreiheit, Projekt- und Softwarequalität. Die Ergebnisse zeigen, dass die
Tools in der visuellen Umsetzung von Designs überzeugen können, aber in den anderen
geprüften Bereichen noch Defizite aufweisen. Diese Arbeit liefert wichtige Erkenntnisse
über den aktuellen Entwicklungsstand von Design to Code Tools und trägt
zu einer differenzierteren Betrachtung ihrer Potenziale und Grenzen bei.
Das Kompetenzzentrum für digitale Barrierefreiheit an der Hochschule der Medien Stuttgart pflegt eine Sammlung an Ressourcen zu digitaler Barrierefreiheit. Diese wird durch Verwendung der Online Gruppenbibliothek Zotero verwaltet und Interessenten bereitgestellt. Da Zotero selbst nicht barrierefrei ist, soll eine Webanwendung entwickelt werden, welche die Ressourcen barrierefrei zur Verfügung stellt.
In der Arbeit wird untersucht, ob und wie eine barrierefreie Webanwendung entwickelt werden kann, die den Anforderungen der Nutzer und des Auftraggebers entspricht und dabei den Vorgänger übertrifft.
Die vorliegende Arbeit stützt sich auf die Erfahrungen eines Projektteams, deren Pro-jektbericht als vorab angefertigte Anforderungsanalyse dient und eine Analyse der Vor-gängeranwendung beinhaltet. Die gewonnenen Erkenntnisse sowie der entstandene Prototyp bilden die Grundlage für diese Arbeit.
Es erfolgt eine umfassende Evaluierung der entwickelten Anwendung durch einen Nut-zertest und die Anwendung des User Experience Questionnaires zur quantitativen Ana-lyse im Vergleich zum Vorgänger. Zudem wird die Barrierefreiheit der Seite geprüft. Durch ein Expertenreview mithilfe des BIK BITV-Prüfverfahrens und Nutzertests wird nachgewiesen, dass eine ansprechendere und barrierefreie Anwendung entwickelt wurde. Iterative Implementierungen tragen dazu bei, dass die neue Anwendung den Vorgänger nachweislich übertrifft.
Ab Mitte 2025 wird das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz viele Unternehmen in Deutschland dazu verpflichten, ihre Websites und Online-Shops barrierefrei zu gestalten. Sie stehen vor der Herausforderung, die Barrierefreiheit künftig in den Entwicklungsprozess ihrer digitalen Plattformen zu integrieren.
Um dies zu erleichtern, entwarfen wir im Rahmen dieser Arbeit einen Entwicklungsprozess für barrierefreie Webanwendungen in Scrum, der in einem Experiment mit anschließender heuristischer Evaluation und einer Befragung in einem E-Commerce-Unternehmen validiert wurde. Der Entwicklungsprozess befasst sich mit der Einbeziehung von Barrierefreiheit in Scrum-Elemente wie Product Backlog Items, die Definition of Ready und Definition of Done. Außerdem zeigt er bewährte Praktiken für die Implementation und das Testen von Barrierefreiheit auf.
Die Ergebnisse zeigten, dass die Erfassung von Barrierefreiheitsanforderungen in Form von Gherkin-Szenarien zu einer schnelleren Bearbeitung von Aufgaben und höheren Zufriedenheit mit dem Entwicklungsansatz im Scrum-Team beiträgt. Ferner wurde deutlich, dass die Schulung des Personals unerlässlich ist, um die Anforderungen der EN 301 549 und der WCAG vollständig zu erfüllen.
Diese Arbeit macht deutlich, dass Unternehmen zeitnah Maßnahmen ergreifen müssen, um das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz rechtzeitig umsetzen zu können.
Diese Arbeit stellt aktuell verfügbare Prüf-Tools auf Erfolgskriterium 1.3.5 der Web
Content Accessibility Guidelines 2.1 (WCAG) zusammen und vergleicht diese miteinander.
Der Vergleich zeigt, dass die derzeitigen Test-Anwendungen nicht ausreichend
in ihrem Vorgehen und ihrer Funktionalität sind. Die Prüferinnen und Prüfer müssen
dabei immer selbst beurteilen, ob der autocomplete-Attributs-Wert korrekt und
erforderlich ist.
Das im Zuge dieser Arbeit programmierte Autocomplete-Check-Plugin ist den aktuellen
Prüf-Tools vor allem durch das Alleinstellungsmerkmal der heuristisch getroffenen
autocomplete-Vorschläge überlegen und unterstützt und komplementiert den
Prüfvorgang somit bestens. Die wichtigsten Komponenten des Plugins werden vorgestellt
und deren Implementierung erläutert. Außerdem werden die methodischen
Vorgehensweisen, die in dieser Arbeit angewendet wurden, behandelt. Die Validierung
des Plugins wurde anhand vorher unbekannter Test-Webseiten durchgeführt, sie bescheinigt
dem Autocomplete-Check-Plugin eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage
von autocomplete-Werten, damit ist es hervorragend geeignet, Webseiten auf das Erfolgskriterium
1.3.5 zu untersuchen. Das Plugin wird unter der MIT-Lizenz auf Github
veröffentlicht.