理解和推理数据结构的非视觉支持

文献标题

Nonvisual Support for Understanding and Reasoning about Data Structures

出版信息

• 主题领域: 面向盲人和视障（BVI）学习者的计算机科学教育可访问性。
• 关键词: 可访问性, 数据结构, 触觉图形, 屏幕阅读器, 多模态学习, 二叉树, 数组, 计算机科学教育, 非视觉表示, 辅助技术。

背景与问题

• 问题/挑战: 当前针对BVI学习者的计算机科学教育可访问性方法通常依赖于视觉图表，这些方法无法保留理解数据结构所需的结构信息。现有解决方案要么成本过高，要么过于复杂，或者无法有效扩展。
• 重要性: 提供公平的计算机科学教育机会对于促进包容性和使BVI学习者能够全面参与计算领域至关重要。解决这些障碍可以改善BVI个体的教育成果和职业机会。
• 动机与相关工作: 先前的研究探讨了视觉图表的触觉和听觉替代方案，但这些方法通常缺乏可扩展性或无法捕捉数据结构的计算属性。现有工具如触觉操作物和听觉导航系统提供了部分解决方案，但未能满足对集成多模态表示的需求。

解决方案

• 提出的方法: Arboretum，一个基于网络的系统，可生成数据结构的三种同步可访问表示：表格、可导航和触觉。
• 创新点:
  1. 自动从基于文本的图表规范生成多模态、非视觉表示。
  2. 保留数据结构的计算属性，如角色、关系和遍历模式。
  3. 集成多种互补模态以支持多样化的学习需求。
  4. 为教育者提供一种可扩展、低门槛的解决方案，用于创建可访问的教学材料。
• 流程和关键技术:
  • 输入: 接受如Mermaid和Graphviz DOT等语言的图表规范。
  • 转换: 将输入编译为中间表示（IR），编码结构和语义关系。
  • 输出: 从IR生成同步的表格、可导航和触觉表示，确保模态之间的一致性。

结果

• 具体发现:
  • 参与者在涉及数组的任务中达到了91.67%的高准确率，在二叉树任务中，叶节点识别的准确率为87.5%，父子节点识别的准确率为100%。
  • 二分搜索任务的完成率为100%。
  • 触觉表示受到压倒性青睐，参与者对其清晰度和易用性评分为5.0/5。
• 相较基线的优势:
  • Arboretum的触觉图形提供了直观的空间理解，优于传统的替代文本和基于屏幕阅读器的导航。
  • 多模态集成使参与者能够交叉验证信息，提高了信心和理解力。
• 实验/评估:
  • 进行了一项“巫师帽”研究以提取非视觉表示的设计需求。
  • 使用涉及数组和二叉树的任务对Arboretum进行了8名BVI参与者的评估。
  • 评估指标包括准确率、任务完成时间，以及对理解力和信心的Likert量表评分。
• 局限性与未来工作:
  • 目前仅限于数组和二叉树；未来工作应扩展到更高级的数据结构，如图和链表。
  • 屏幕阅读器支持仅测试了JAWS、NVDA和VoiceOver；需要更广泛的兼容性测试。
  • 触觉表示受生产成本和物理限制的约束，对于大型或复杂图表的可扩展性较低。

总结

本文介绍了Arboretum，一个通过同步的表格、可导航和触觉表示使数据结构对BVI学习者可访问的系统。该系统从基于文本的图表规范中自动生成这些格式，保留了结构和计算属性。对BVI参与者的评估显示了高任务准确率、对触觉图形的强烈偏好以及多模态集成的优势。Arboretum解决了可访问计算机科学教育中的关键障碍，并为教育者提供了一个可扩展的解决方案。未来工作将致力于扩展其在更高级数据结构和更广泛辅助技术中的适用性。