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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.
Today’s digital cameras use a mosaic of red, green, and blue color filters to capture images in three color channels on a single sensor plane. This thesis investigates the use of convolutional neural networks (CNNs) for demosaicing – the process of reconstructing full-color images from raw mosaic sensor data. While there are existing CNNs for demosaicing raw images from the well-established regular Bayer color filter array (CFA), this thesis focuses on how they perform on alternative non-regular sampling patterns that produce less aliasing artifacts, namely the stochastic Gaussian- and the RandomQuarter sampling pattern (Backes and Fröhlich, 2020).
A basic UNet (Ronneberger et al., 2015) and the spatially adaptive SANet (T. Zhang et al., 2022) are implemented in a supervised training pipeline based on the PixelShift200 image dataset (Qian et al., 2021) to investigate their suitability for the irregular demosaicing task. The experiments indicate that the basic UNet encounters difficulties in restoring the missing color values, whereas the spatially adaptive convolutional layers help in processing the irregularly sampled raw images.
In addition, this thesis enhances SANet effectiveness by employing an alternative residual branch based on a CFA-normalized Gaussian filter, as well as a tileable modification to the Gaussian CFA pattern. The modified SANet is shown to outperform the conventional dFSR algorithm (Backes & Fröhlich, 2020) in terms of peak signal to noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM).
Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 hat weltweit einen regelrechten Hype um Künstliche Intelligenz (KI) ausgelöst und vor allem im Bildungsbereich viele Diskussionen angestoßen. Dabei handelt es sich bei KI aber eigentlich um keine neue Technologie: Sie begegnet uns bereits täglich im Alltag und auf der Arbeit. Damit stellt KI einen bedeutenden Wirtschaftsfaktor dar. Gleichzeitig sind mit dem Einsatz von KI aber auch einige Gefahren und Risiken verbunden. Es ist daher wichtig, die Menschen über die Chancen und Risiken von KI aufzuklären. Universitätsbibliotheken können hier als wichtiger Teil der Lerninfrastruktur der Universitäten mit ihren Lehr- und Lernangeboten unterstützend mitwirken, da sie mit der digitalen Kompetenz und der Datenkompetenz bereits Teilkompetenzen fördern, die auch im Umgang mit KI benötigt werden. In dieser Arbeit wird untersucht, welche Lehr- und Lernangebote Universitätsbibliotheken in Deutschland im Wintersemester 2023/24 zu KI angeboten haben und wie diese gestaltet sind. Dazu wurden im Rahmen einer Desk Research die Websites von 105 Universitätsbibliotheken in Deutschland auf Angaben zu KI-Bildungsangeboten hin untersucht und die erhobenen Daten im Anschluss mit Methoden der deskriptiven Statistik ausgewertet. Die erhobenen Daten zeigen insgesamt, dass Bildungsangebote zur Förderung der KI Literacy bereits Eingang in die Universitätsbibliotheken gefunden haben, aber zum aktuellen Zeitpunkt noch nicht in der Breite etabliert sind. Gleichwohl konnten insgesamt 101 Angebote an 31 Bibliotheken identifiziert und Tendenzen festgestellt werden, wie sich die Universitätsbibliotheken im Bildungsbereich beim Thema KI positionieren.
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.
Digitale Barrierefreiheit im E-Learning - Best Practice Beispiele und Richtlinien für Autoren
(2023)
Bei ZEISS haben alle Mitarbeiter das gleiche Recht auf Bildung. Um Menschen mit
Behinderung die volle Teilhabe an E-Learnings zu ermöglichen, müssen E-Learnings
barrierefrei sein. Für die Erstellung von barrierefreien E-Learnings benötigen Autoren
eine Anleitung, wie Barrierefreiheit in ihrem Autorentool umgesetzt wird. Daraus ergibt
sich das Ziel dieser Arbeit mit dem Forschungsthema: „Erstellung eines Autoren-
Leitfadens zur Verbesserung der Barrierefreiheit von E-Learnings im
Autorentool Articulate Storyline 360 anhand eines Praxisbeispiels“.
Zur Erfüllung dieses Ziels, identifizierten wir anfangs Barrieren in vorhandenen E-Learnings.
Dafür führten wir den BITV-Test an einem möglichst repräsentativen E-Learning
durch und befragten Menschen mit Behinderungen. Das Ergebnis waren 25
Barrieren, welche uns als Grundlage für den Autoren-Leitfaden dienten. Der erstellte
Leitfaden ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, in der jeweils eine Möglichkeit
beschrieben ist, wie die Barrieren mit dem Autorentool Articulate Storyline 360
vermieden werden können. Diesen Leitfaden validierten wir mittels Nutzertests mit den
Autoren. Die Ergebnisse daraus wurden für eine bessere Anwendbarkeit in den Leitfaden
eingearbeitet. Ein weiteres Resultat des Nutzertests war, dass alle Autoren den Leitfaden gerne für die Arbeit nutzen werden.
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.
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.
Die vorliegende Arbeit erörtert die Rolle und Bedeutung der Kataloge von öffentlichen Bibliotheken. Digitale Bibliothekskataloge schaffen für Nutzer:innen die Möglichkeit, selbstständig im Bestand von Bibliotheken recherchieren zu können und sind damit das umfangreichste, aber auch komplexeste Instrument, das in öffentlichen Bibliotheken zur Verfügung steht. Da sich die Nutzungsforschung bisher zumeist auf die Befragung von Nutzer:innen stützt, stellt diese Arbeit die persönlichen und individuellen Erfahrungen und Einschätzungen der Mitarbeitenden in den Vordergrund. Die vorliegende Arbeit versucht anhand dieser subjektiven Eindrücke aus dem Informationsdienst, die tatsächlichen Recherchemuster der Nutzer:innen zu erkennen und die konkrete Bedeutung des digitalen Kataloges für diese Nutzer:innen einzuschätzen. Dazu wurde qualitative Forschung mithilfe von Experteninterviews durchgeführt. Insgesamt neun Mitarbeiter:innen aus fünf öffentlichen Bibliotheken im Raum Baden-Württemberg haben an der Befragung teilgenommen. Die Interviews werden vor dem Hintergrund informationswissenschaftlicher Fachliteratur in einer qualitativen Inhaltsanalyse mithilfe eines Kodierungssystems analysiert und weiterführende Implikationen erkannt und interpretiert. Die Arbeit schließt mit einem Konzept für einen Katalog der Zukunft, welcher die Erkenntnisse der Befragung konkretisiert.
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.
Um Websites für jeden Menschen ohne Einschränkungen verfügbar zu
machen, wurden auf nationaler sowie internationaler Ebene Gesetze und Normen verabschiedet, welche die Barrierefreiheit für Internetauftritte anhand festgelegter Richtlinien
wahren sollen. Zur Einhaltung dieser Richtlinien wurden Prüfverfahren entwickelt, die anhand unterschiedlicher Evaluationsmethoden den Grad der Zugänglichkeit von Webseiten
und ihren Inhalten bewerten. Zwei dieser Prüfverfahren sind der Barrierefreiheitscheck-Web sowie der BIK BITV-Test. Für die manuelle Durchführung der Tests wird üblicherweise
eine repräsentative Stichprobe der Website erstellt und das Ergebnis der Prüfung auf die
Stichprobe für die gesamte Website generalisierend angenommen. Die Erstellung der Seitenauswahl ist bei umfangreichen Websites jedoch mit großem Aufwand verbunden und
soll im Zuge dieser Arbeit mit Hilfe einer serverseitigen Web-Anwendung automatisiert
werden.
Dazu wurden verschiedene existierende Stichprobenverfahren und Crawling-Methoden
analysiert und anschließend für die Eignung der technischen Umsetzung eingeordnet. Im
Rahmen der Arbeit wird ein eigener Ansatz für die automatisierte Seitenauswahl präsentiert, der auf dem HTML class-Attribut basiert. Dieser Ansatz nutzt die Eigenschaft von
Klassennamen aus, den Namen des Strukturelements zu beinhalten. Dadurch zielen wir
darauf ab, wichtige Inhalte der zu prüfenden Website zu erfassen und diese Informationen als Grundlage für die Auswahl der Stichprobe zu nehmen.
Die Evaluation wurde durch den Vergleich der generierten Liste unserer Anwendung von
drei ausgewählten Webseiten, mit der von Experten des Kompetenzzentrums Digitale
Barrierefreiheit der HdM erstellten Liste, durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten, dass unsere Anwendung eine Liste von Seiten generieren konnte, die ein breites Spektrum an
Inhalten abdeckte, jedoch begrenzte Fähigkeiten hatte, der Liste der Experten zu gleichen
und daher in der aktuellen Version für den Barrierefreiheitscheck-Web nicht als alleinstehendes Tool geeignet ist.