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Owli-AI 研究

A Pattern Collection for Generating Accessible Teaching Materials for Blind and Visually Impaired Students in Computer Science and Electrical Engineering

Pattern Languages of Programs, People and Practices (EuroPLoP 2025), LNCS 16494, Springer (2026) - Paper

Diethelm Bienhaus; Michael Kreutzer

Technische Hochschule Mittelhessen University of Applied Sciences, Germany

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ビジュアル

コレクション内の 5 つのパターンの関係を示す図。
Fig. 1 パターンコレクションの関係図。

概要

この論文は、回路図、カルノー図、UML 図のような図表が、STEM 教育において 失明または視覚障害のある学生にとって十分にアクセス可能でないという問題を 扱っています。また、WCAG のような一般的ガイドラインだけでは、専門分野の 教材に必要な具体的ワークフローを十分に提供できないことを示しています。 そのため著者らは、5 つの教育設計パターンからなるコレクションを提案して います。内容は、変換可能なテキストファースト記述、図生成のための テキストモデリング、触覚・ハプティクスのワークフロー、時系列の音声化、 人が介在する説明支援です。これらのパターンは授業実践から導かれ、 ツール推奨や実装例とともに提示されています。目標は、スクリーンリーダー、 点字ディスプレイ、触図出力、音声化ツールで利用できるマルチモーダル教材 のための構造化手法を提供することです。情報工学と電気工学の教育を背景に 開発されたものですが、他の図中心分野にも応用可能であると述べられています。

キーワード

  • accessibility
  • blind and visually impaired (BVI)
  • accessible teaching materials
  • STEM education
  • assistive technologies
  • artificial intelligence

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図版

論文内のビジュアル 10 点。

  1. コレクション内の 5 つのパターンの関係を示す図。
    Fig. 1 パターンコレクションの関係図。
  2. 真理値表を画像として埋め込んだ講義スライド。
    Fig. 4 スライド内に画像として埋め込まれた表。
  3. ブール演算をテキストで表現した Markdown 生成スライド。
    Fig. 5 Markdown から生成したスライド。
  4. Person、Student、Lecturer、Book を含む UML クラス図。
    Fig. 6 生成された UML クラス図。
  5. グラフィックを触覚表現に変換する PunktBilder アプリケーションの画面。
    Fig. 7 PunktBilder アプリケーションのスクリーンショット。
  6. THM ロゴの点パターンと 2D 点字ディスプレイへの出力例。
    Fig. 8 点パターンと 2D 点字ディスプレイ出力。
  7. 画像内容を触覚グラフィックへ変換する例。
    Fig. 9 触覚グラフィック生成。
  8. 再生コントロールとグラフを備えた時系列音声化サイトの画面。
    Fig. 10 音声化ウェブサイトのスクリーンショット。
  9. Dog クラスと複数の具体例を用いたインスタンス化概念の可視化。
    Fig. 11 インスタンス化概念の可視化。
  10. RC 回路と対応する時間変化グラフの画面。
    Fig. 12 回路図と時間図のスクリーンショット。

補足情報

出版情報

本研究は EuroPLoP 2025 で発表され、2026 年に Pattern Languages of Programs, People and Practices, Lecture Notes in Computer Science 16494, Springer, pp. 254–279 に掲載されました。

Springer の出版ページ · DOI 10.1007/978-3-032-19157-1_12

Pattern Collection は IncluLearn.AI の重要な研究基盤です。テキストファースト記述、テキストによる図モデル、触覚・ハプティクス出力、音声化、Human-in-the-loop 説明というパターンを、研究プロジェクトではスケーラブルな AI 支援ワークフローへ発展させます。