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المحتوى المقدم من Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, Christian »Schepp« Schaefer, Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, and Christian »Schepp« Schaefer. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, Christian »Schepp« Schaefer, Vanessa Otto, Peter Kröner, Hans Christian Reinl, Stefan Baumgartner, and Christian »Schepp« Schaefer أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
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Revision 646: (Automatisiertes) Testing von Barrierefreiheit

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Manage episode 463682026 series 2406115
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In dieser Folge geht es darum, wie man Barrierefreiheit in der Web-Entwicklung richtig testet – mit Fokus auf praxisnahe Tipps. Anna Maier (LinkedIn / Mastodon), eine erfahrene Web-Entwicklerin und IT-Consultant, zeigt Hans und Schepp, worauf es wirklich ankommt.

Schaunotizen

[00:02:00] (Automatisiertes) Testing von Barrierefreiheit
Wir starten direkt Mal mit der Feststellung, dass automatisierte Tests zwar ein guter Anfang, aber bei weitem nicht genug sind. Denn Tools wie WAVE oder Accessibility Insights können nämlich nur 20-30 Prozent der Barrieren erkennen. Anna erklärt, warum der Rest einfach menschliches Augenmaß und echte Nutzererfahrung braucht. Ohne manuelle Tests geht’s nicht – da kommen Maschinen einfach an ihre Grenzen.

Konsequenterweise lautet Annas Empfehlung, echte Nutzerinnen und Nutzer in den Testprozess einzubinden. Vor allem Menschen, die regelmäßig assistive Technologien wie Screenreader nutzen, liefern Einblicke, die kein Tool bieten kann. Außerdem gibt es Agenturen, die auf solche Benutzer-Tests spezialisiert sind. Das lohnt sich, um echte Probleme zu erkennen und zu lösen.

Wir sprechen über Linter-Tools, die schon während der Entwicklung helfen, typische Fehler zu vermeiden. Das ist ein einfacher Weg, Barrieren früh zu reduzieren.

Beim Thema AI-Tools bleibt Anna kritisch. Generische Lösungen können helfen, bieten aber oft nicht die nötige Tiefe. Stattdessen empfiehlt sie spezialisierte Tools, die auf Barrierefreiheit ausgerichtet sind. Sie ist optimistisch, dass solche Tools in Zukunft durch AI noch besser werden könnten, indem sie gezielte Vorschläge basierend auf echten Nutzeranalysen liefern.

Kurz gesagt: Automatisierte Tests sind nur der Einstieg. Für echte Barrierefreiheit braucht es manuelles Testing, Nutzerfeedback und gute Tools.

Links

WCAG Quick Reference
Eine umfassende Übersicht der Web-Content-Accessibility-Guidelines.
WAVE Tool
Ein Tool, das Web-Accessibility-Probleme identifiziert, um die Barrierefreiheit zu verbessern.
Accessibility Insights
Ein Tool zur Analyse von Webseiten auf Barrierefreiheit und zur Unterstützung bei manuellem Testen.
Annas Automated Accessibility Testing GitHub Repo
Ein Repository mit nützlichen Skripten und Beispielen zum automatisierten Testen von Barrierefreiheit.
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[00:02:00] (Automatisiertes) Testing von Barrierefreiheit
Wir starten direkt Mal mit der Feststellung, dass automatisierte Tests zwar ein guter Anfang, aber bei weitem nicht genug sind. Denn Tools wie WAVE oder Accessibility Insights können nämlich nur 20-30 Prozent der Barrieren erkennen. Anna erklärt, warum der Rest einfach menschliches Augenmaß und echte Nutzererfahrung braucht. Ohne manuelle Tests geht’s nicht – da kommen Maschinen einfach an ihre Grenzen.

Konsequenterweise lautet Annas Empfehlung, echte Nutzerinnen und Nutzer in den Testprozess einzubinden. Vor allem Menschen, die regelmäßig assistive Technologien wie Screenreader nutzen, liefern Einblicke, die kein Tool bieten kann. Außerdem gibt es Agenturen, die auf solche Benutzer-Tests spezialisiert sind. Das lohnt sich, um echte Probleme zu erkennen und zu lösen.

Wir sprechen über Linter-Tools, die schon während der Entwicklung helfen, typische Fehler zu vermeiden. Das ist ein einfacher Weg, Barrieren früh zu reduzieren.

Beim Thema AI-Tools bleibt Anna kritisch. Generische Lösungen können helfen, bieten aber oft nicht die nötige Tiefe. Stattdessen empfiehlt sie spezialisierte Tools, die auf Barrierefreiheit ausgerichtet sind. Sie ist optimistisch, dass solche Tools in Zukunft durch AI noch besser werden könnten, indem sie gezielte Vorschläge basierend auf echten Nutzeranalysen liefern.

Kurz gesagt: Automatisierte Tests sind nur der Einstieg. Für echte Barrierefreiheit braucht es manuelles Testing, Nutzerfeedback und gute Tools.

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