要約
試験書類は試験準備に欠かせない教材です。
ただし、これらはアクセシビリティを考慮せずに作成されることが多いため、視覚障害のある学生にとっては大きな学業上の障壁となります。
通常、これらのドキュメントはスクリーン リーダーと互換性がなく、過剰な空白が含まれており、視覚要素の代替テキストがありません。
この状況では、多くの場合、アクセシビリティを確保するために形式とコンテンツを変更するために、経験豊富な晴眼者の介入が必要になります。
私たちは、試験書類のアクセシビリティを高めるために設計された半自動システムである ACCSAMS を提案します。
私たちのシステムは、(1) アクセシブルなレイアウトの作成と不要な空白の削除、(2) ナビゲーション構造の追加、(3) 以前は欠落していた視覚要素の代替テキストの組み込みという 3 つの重要な貢献を提供します。
さらに、深層学習モデルの優れたトレーニング ソースとして機能する可能性のある、1,293 のドイツ語と 900 の英語の試験文書で構成される、最初の多言語で手動で注釈が付けられたデータセットを紹介します。
要約(オリジナル)
Exam documents are essential educational materials for exam preparation. However, they pose a significant academic barrier for blind and visually impaired students, as they are often created without accessibility considerations. Typically, these documents are incompatible with screen readers, contain excessive white space, and lack alternative text for visual elements. This situation frequently requires intervention by experienced sighted individuals to modify the format and content for accessibility. We propose ACCSAMS, a semi-automatic system designed to enhance the accessibility of exam documents. Our system offers three key contributions: (1) creating an accessible layout and removing unnecessary white space, (2) adding navigational structures, and (3) incorporating alternative text for visual elements that were previously missing. Additionally, we present the first multilingual manually annotated dataset, comprising 1,293 German and 900 English exam documents which could serve as a good training source for deep learning models.
arxiv情報
著者 | David Wilkening,Omar Moured,Thorsten Schwarz,Karin Muller,Rainer Stiefelhagen |
発行日 | 2024-05-29 14:30:06+00:00 |
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