Konzeption und Implementierung einer barrierefreien mobilen Anwendung zur Förderung der kognitiven und sprachlichen Zugänglichkeit durch KI-gestützte Textvereinfachung

Abstract

Diese Bachelorarbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz zur automatisierten Verein- fachung komplexer Texte in Leichter Sprache beitragen kann, um den Zugang zu Infor- mationen für Menschen mit eingeschränkter Sprachkompetenz zu verbessern. Zentrale Fragestellung ist, wie eine barrierefreie Anwendung gestaltet werden kann, die nutzer- freundlich ist und sprachliche Hürden abbaut. Dazu werden verschiedene Transformer- Modelle (FLAN-T5, mT5, LeoLM – bereits finegetunt im Projekt Erlesen) in Bezug auf Prompting-Strategien evaluiert. FLAN-T5 und mT5 werden zusätzlich mittels Fine-Tuning auf deutschsprachige, regelkonforme Datensätze angepasst. Auf dieser Grundlage wird ein Modell ausgewählt und in einen funktionalen Prototyp integriert, der als Progressive Web App umgesetzt ist und dabei grundlegende Anforderungen an Barrierefreiheit (WCAG 2.2) sowie die Regeln der Leichten Sprache berücksichtigt. Im Entwicklungsprozess zeigen sich Herausforderungen bei Datenverfügbarkeit, Modellquali- tät und Rechenleistung. Insgesamt bestätigt die Arbeit die technische Umsetzbarkeit des Ansatzes und zeigt zugleich Potenziale für Weiterentwicklungen – etwa durch satzweise Vereinfachung, synthetische Daten und ein lernfähiges System mit Nutzerfeedback. So wird ein praxisnaher Beitrag zur Förderung digitaler Inklusion geleistet.