利用大语言模型（LLMs）提高软件工程项目中的无障碍性

数字无障碍可确保各类用户无论其身体或认知能力如何，都能使用数字产品和服务。尽管已制定了许多标准和指南来帮助开发人员创建可访问的内容，但研究表明，许多网页和移动应用程序中仍然普遍存在无障碍性不足的问题。这种差距通常归因于缺乏意识、知识不足、缺乏具体需求、时间限制以及缺乏管理层支持等障碍。在此背景下，我们旨在通过提出一种实践方法来应对意识和知识不足的挑战，该方法利用 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）的能力来提升学生的无障碍意识、知识和实践技能。我们让软件工程专业的学生参与了涉及网站开发和使用检查工具进行无障碍评估的任务，并利用 ChatGPT 3.5 修复了识别出的无障碍问题。我们的研究结果表明，实践作业显著提升了学习成果，因为与 LLMs 的互动使学生能够对无障碍概念建立更深入的理解。这种方法不仅巩固了理论知识，还突显了他们工作的现实影响力。结果表明，将实践作业与 AI 驱动的支持相结合，可有效提高学生在网页无障碍方面的专业能力。