Wenn das Bild fehlt

Wenn das Bild fehlt:

Automatische Alternativtexte für visuelle Inhalte in (naturwissenschaftlichen) Lehrvideos

Das Projekt Wenn das Bild fehlt entwickelt eine Kl-gestützte Lösung zur automatisierten Beschreibung visueller Inhalte in Lehrvideos, um barrierefreie Zugänge für (beeinträchtigte) Studierende zu schaffen. Fokus sind handschriftliche Skizzen in Screencast Lehrvideos aus dem Bereich der Physik, die per Bildanalyse erkannt und kontextsensitiv beschrieben werden. Ziel ist eine lokal betreibbare, datenschutzkonforme Anwendung, die Lehrende entlastet und die Bereitstellung barrierefreier Lehrmaterialien beschleunigt.

Warum ist Barrierefreiheit in der Lehre wichtig?

Barrierefreiheit ist eine zentrale Voraussetzung für chancengerechte Bildung. Digitale Lehrmaterialien, wie Lehrvideos ermöglichen zwar asynchrone, ortsunabhängige Lehre und unterstützen individuelles Lernen, gleichzeitig entstehen jedoch neue Barrieren. Während Untertitel inzwischen relativ verbreitet sind, bleiben visuelle Inhalte, wie Schaubilder, Diagramme oder mathematische Skizzen häufig unerschlossen.

Für Studierende, die aufgrund einer Sehbeeinträchtigung oder anderer Einschränkungen auf textuelle Alternativen angewiesen sind, bedeutet das: Zentrale Inhalte von Lehrveranstaltungen bleiben unverständlich oder sind gar nicht zugänglich. Gerade in Modulen wie Physik, in denen wesentliche Inhalte häufig durch handschriftliche Zeichnungen und Skizzen vermittelt werden, entstehen erhebliche Nachteile.

Lehrende stehen vor der großen Herausforderung, dass sie die Notwendigkeit barrierefreier Materialien erkennen, allerdings nicht die Zeit, Expertise oder Werkzeuge besitzen, um adäquate Alternativtexte für komplexe Grafiken zu erstellen.

Wie KI barrierefreie Lehrmaterialien ermöglichen kann

Moderne KI-Modelle sind in der Lage, visuelle Inhalte nicht nur zu erkennen, sondern ihre Bedeutung im jeweiligen fachlichen Kontext zu erfassen und sprachlich zu beschreiben. Dadurch können Brücken zwischen visueller und textbasierter Wissensvermittlung geschlagen werden.

Generative KI eröffnet zudem Möglichkeiten, Lehrmaterialien in unterschiedlichen Formaten zu generieren. Unter anderem:

  • Übersetzungen in andere Sprachen
  • Aufbereitung von Inhalten in Audioformate, wie Podcasts
  • Automatisierte Erstellung von Skripten
  • Inhalte in einfache Sprache umschreiben

Dadurch wird individuelles Lernen der Studierende unterstützt und gleichzeitig werden die Lehrende bei der Erstellung barrierefreier Materialien entlastet.

Logo KI:edu.nrw Praxisprojekt
Logo TH OWL

Laufzeit:

  • 01.10.2025 – 30.06.2026

Beteiligte:

Beispiel: Was ist hier zu sehen?

XY-Diagramm mit Wurfkurve

Die Grafik zeigt die Bahnkurve eines Körpers unter dem Einfluss der Schwerkraft. Hauptelemente sind:

– Achsen: Die x-Achse repräsentiert die horizontale Wurfweite, die y-Achse die vertikale Wurfhöhe

– Bahnkurve: Eine rote Kurve, die den Verlauf der Bewegung darstellt

– Vektoren: Vektoren zeigen die Geschwindigkeit im Punkt des Startes („Vo_x“ und „Vo_y“).

Die Grafik vermittelt die Bewegung eines Körpers, der mit einer bestimmten Initialgeschwindigkeit in einem Winkel geworfen wird. Die Bahnkurve zeigt, wie der Körper sich in der Luft bewegt, bis er auf dem Boden landet.

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Porträt von Abbas Bachir

Abbas Bachir

Praxisprojekt Wenn das Bild fehlt
abbas.bachir@th-owl.de
Porträt von Johannes Üpping

Prof. Dr. Johannes Üpping

Praxisprojekt Wenn das Bild fehlt
Johannes.uepping@th-owl.de

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