Wie kann die Künstliche Intelligenz (KI) die Barrierefreiheitstests verbessern? Valentin Dallmeier erläutert die Herausforderung, Barrierefreiheitsinformationen aus Webseiten zu extrahieren und wie sein Team KI einsetzt, um Sprachmodelle für bessere Testergebnisse zu nutzen. Ein interessanter Aspekt ist die Entwicklung einer integrierten Testumgebung (ITE), die den Testprozess vereinfacht und effizienter gestaltet, indem sie alle notwendigen Werkzeuge in einer Anwendung bündelt. Allerdings muss beim Einsatz von KI-Tools der Datenschutz sichergestellt werden, was eine erhebliche Herausforderung darstellt.
“Das haben wir uns mal angeschaut, diesen ganzen langen Kriterienkatalog mal auch dahingehend durchforstet, für welche Kriterien man sich denn überhaupt vorstellen kann, dass dort eine Automatisierung denkbar ist.” – Valentin Dallmeier
Dr. Valentin Dallmeier studierte in Passau und Saarbrücken Informatik und promovierte am Lehrstuhl für Softwaretechnik in Saarbrücken. In seiner Doktorarbeit kombinierte er Testfallgenerierung mit Techniken der Modellextraktion – eine Leistung, die 2010 mit dem Ernst-Denert-Preis als beste Dissertation der Softwaretechnik im deutschsprachigen Raum für ihre Praxisrelevanz ausgezeichnet wurde. Die erforschten Techniken führten zur Gründung der Testfabrik, in deren Vorstand er seit 2013 innovative Werkzeuge zur Testautomatisierung entwickelt.
Highlights in dieser Episode:
In dieser Folge dreht sich alles um Barrierefreiheitstests und den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in diesem Bereich. Valentin Dallmeier teilt Einblicke in seine Arbeit und die Entwicklung einer integrierten Testumgebung, um Barrierefreiheit effektiver zu testen und zu verbessern. Ein spannender Blick hinter die Kulissen, wie Technologie und KI genutzt werden können, um Webseiten zugänglicher zu machen.
Valentin Dallmeiers Team hat sich dem Thema Barrierefreiheit gewidmet. Ihre Mission? Technologische Lösungen zu schaffen, die Menschen dabei unterstützen, besser zu testen. Eine Bachelorarbeit legte den Grundstein für ihre heutige Arbeit, indem sie untersuchte, welche Barrierefreiheitsinformationen aus Webseiten extrahiert werden können. Diese Initiative hat den Weg für die Entwicklung einer integrierten Testumgebung geebnet, die nicht nur effizienter ist, sondern auch das Testen angenehmer macht.
Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle im Ansatz von Valentins Team zur Verbesserung von Barrierefreiheitstests. Durch die Analyse der WCAG-Kriterien identifizierten sie Bereiche, in denen Automatisierung möglich ist – etwa ein Viertel der über 80 Kriterien. Besonders hervorzuheben ist der Einsatz von KI bei sprachlichen Aufgaben, wie der Überprüfung der Übereinstimmung von Überschriften mit Textinhalten. Ihre Experimente mit lokalen Sprachmodellen zeigen das Potenzial für weitere Automatisierungsmöglichkeiten und datenschutzfreundliche Lösungen.
Die Entwicklung einer integrierten Testumgebung (ITE) ist das Kernstück des Projekts. Diese Umgebung zielt darauf ab, die zahlreichen Tools und Prozesse zu vereinen, die aktuell in Barrierefreiheitstests zum Einsatz kommen – von Word-Dokumenten über Excel-Tabellen bis hin zu Screenreadern. Indem sie all diese Elemente in einer einzigen Anwendung zusammenführen, ohne Medienbrüche, erleichtern sie nicht nur die Arbeit der Tester erheblich, sondern bauen auch Barrieren im Testprozess selbst ab.
Ein iteratives Vorgehen unter Einbeziehung des Feedbacks aus der Community ist entscheidend für den Erfolg des Projekts. Valentins Team legt großen Wert darauf, eng mit den Anwendern zusammenzuarbeiten und ihre Bedürfnisse und Herausforderungen direkt in den Entwicklungsprozess einfließen zu lassen. Diese enge Zusammenarbeit sorgt dafür, dass die entwickelten Lösungen nicht nur technisch fortschrittlich sind, sondern auch praktisch anwendbar und hilfreich im Alltag der Tester.
Obwohl bereits beeindruckende Fortschritte erzielt wurden, sieht Valentin immer noch viel Raum für Verbesserungen und Weiterentwicklungen. Die Integration weiterer KI-basierter Testszenarien sowie die Optimierung bestehender Werkzeuge stehen auf ihrer Agenda. Besonders spannend ist die Frage nach dem Datenschutz bei der Nutzung externer KI-Dienste und wie lokale Alternativen diese Herausforderung adressieren könnten.