Durch die voranschreitende Digitalisierung und die steigende Anzahl von Menschen mit Behinderung hat die Relevanz der Barrierefreiheit von Informationstechnik im Laufe der letzten Jahre stark zugenommen. Mittels der Richtlinie 2016/2102 wurde die Umsetzung der Barrierefreiheit im öffentlichen Sektor für alle EU-Mitgliedsstaaten bereits verpflichtend festgelegt. Automatisierte Prüfverfahren können zwar einen ersten Eindruck über die Barrierefreiheit von Websites liefern, eine umfassende Bewertung der Barrierefreiheit ist derzeit aber nur durch manuelle Prüfmethoden möglich. Ein bekannter Typ von manuellen Methoden ist die konformitätsbasierte Prüfmethode, die den Grad der Erfüllung von definierten Anforderungen bewertet. Folglich kann abgeleitet werden, ob ein Prüfgegenstand als konform oder nicht konform zu einem definierten Standard eingeordnet werden kann. Ein weiterer Typ von manuellen Methoden ist die empirisch ermittelte Prüfmethode. Sie involviert die betroffenen Benutzergruppen stärker, indem beispielsweise geschulte Prüfer die Evaluation aus Sicht der Betroffenen vornehmen. Die im Rahmen dieser Arbeit untersuchte Forschungsfrage lautet: „Welche Unterschiede lassen sich bei konformitätsbasierten und empirisch ermittelten manuellen Prüfmethoden zur Bewertung der Barrierefreiheit von Websites feststellen?“ Ein umfassender systematischer Vergleich anhand von realen Daten, die durch Barrierefreiheitsexperten erstellt wurden, wurde bisher noch nicht durchgeführt. Um dies im Rahmen der vorliegenden Arbeit umsetzen zu können, wurde ein generischer Kriterienkatalog angefertigt, der auf dem Fachwissen diverser Barrierefreiheitsexperten basiert. Dieser Kriterienkatalog besteht aus 22 durch Experten identifizierte und gewichtete Kriterien, die durch insgesamt 41 Metriken quantifiziert werden. Der Kriterienkatalog kann in Zukunft beliebig angepasst bzw. erweitert werden, um möglichen zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden. Mithilfe dieses erstellten Kriterienkatalogs wurden folgende zwei Prüfverfahren hinsichtlich ihrer Eignung und Wirksamkeit verglichen: Der BIK BITV-Test als eines der bekanntesten Konformitätsprüfungsverfahren in Deutschland sowie der BITV-Audit der T-Systems Multimedia Solutions GmbH als Vertreter der empirisch ermittelten Prüfmethoden. Im Vergleich schließt der BITV-Audit anhand des definierten Kriterienkatalogs besser ab als der BIK BITV-Test. Jedoch ist zu beachten, dass es keine für alle Situationen allgemeingültige Gewichtung der Kriterien geben kann, die allen individuellen Anforderungen gerecht wird. Daher kann der Leser bei Bedarf eine individuelle Gewichtung festlegen und anhand dieser das Ergebnis des Vergleichs für beide Verfahren neu berechnen. Auf Basis der Ergebnisse wurden außerdem die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Prüfverfahren identifiziert. Zudem wurden die jeweiligen Schwächen und Stärken jedes Prüfverfahrens dargelegt.

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.

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.

Jeder Mensch könnte einen Schlaganfall erleiden, der eine der Hauptursachen für Behinderungen im erwachsenen Alter ist. Die Überlebenden haben oft Lähmungen und Spastiken und benötigen daher ständige Hilfe, da selbst die Ausführung der einfachsten alltäglichen Aufgaben eine unüberwindbare Herausforderung darstellen kann. Um den Betroffenen zu helfen, wurde im Rahmen des Forschungsprojekts KONSENS unter der Leitung des Universitätsklinikums Tübingen ein Hand-Exoskelett entwickelt, das auch Schlaganfallpatienten nutzen können. Ziel dieser Arbeit ist die Implementierung einer Steuerung für dieses Hand-Exoskelett auf der Google Glass, sowie Android Smartphones und Smartwatches. Der entstandene Prototyp wurde mit Studenten der Hochschule der Medien Stuttgart und Bekannten des Autors evaluiert. Diese Arbeit bildet den Zwischenstand der Evaluation nach zwanzig Probanden ab. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Vergleich der Nutzerakzeptanz und Eignung verschiedener Ein- und Ausgabemethoden wie Touch-Input, Sprachsteuerung oder Eyetracking. Darüber hinaus fasst diese Arbeit auch aktuelle Richtlinien zur barrierefreien Implementierung von Augmented-Reality-Anwendungen zusammen und vergleicht jene mit einem daraus abgeleiteten gemeinsamen Kriterienkatalog.

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.