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- in teaching
- in administration.
Studentische Hilfskraft (w/m/d)
Für das Forschungsprojekt MINT Lernen in non-formalen Kontexten (MINT-LinK)
Für ein BMBF gef?rdertes Forschungsprojekt MINT-LinK an der Otto-Friedrich-Universit?t Bamberg (BMBF-Projekt MINT-LinK - Lehrstuhl für Kognitive Systeme) sind zum n?chstm?glichen Zeitpunkt mehrere Stellen zu besetzen:
Studentische Hilfskraft (m/w/d)
(5-15 h/Woche)
Aufgabengebiete:
? Durchführung von Umfragen an Schulen (initiale Zielgruppenanalyse)
? Pflege und Eingabe der erhobenen Daten
? Katalogisieren von regionalen MINT-Angeboten
? Mitwirkung bei der Organisation, Durchführung und Evaluation von KI-Lernmodulen und Workshops für Kinder im Alter von 6 bis 12 Jahren
? (Weiter-)Entwicklung von Workshopmaterialien und Anleitungen
Anforderungen:
? Eingeschriebene/r Student/in in einem der folgenden Studieng?nge: Informatik / Data Science, P?dagogik, 球探足球比分, Kommunikationswissenschaften, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften oder verwandte Fachrichtungen.
? Grundkenntnisse in Datenanalyse und -auswertung
? Erfahrung in der Durchführung von Umfragen und der Analyse von Umfrageergebnissen
? Interesse an der Arbeit mit Kindern und p?dagogischer Arbeit
? Kreativit?t bei der Entwicklung von Lernmaterialien
? Gute Kommunikationsf?higkeiten in Wort und Schrift
? F?higkeit zur selbstst?ndigen und strukturierten Arbeit
Wir bieten:
? Flexible Arbeitszeiten – eine gute Vereinbarkeit von Studium und Arbeit
? M?glichkeit, eigene Ideen einzubringen – gestalte aktiv den Projektverlauf mit
? Ein nettes, interdisziplin?res Team – arbeite in einem dynamischen, kreativen Umfeld mit angeneh-mem Arbeitsklima
Wir freuen uns über Deine Bewerbung (Lebenslauf, Anschreiben, und Zeugnisse) per Email an:
Dr.-Ing. Eva-Maria Weiss
eva-maria.weiss(at)uni-bamberg.de
Lehrstuhl für Kognitive Systeme
Otto-Friedrich-Universit?t Bamberg
An der Weberei 5
96049 Bamberg
Ausschreibung für eine Bachelor-/Masterarbeit im Bereich Informatik (Machine Learning / KI)
Thema: Verbesserung der digitalen Barrierefreiheit durch automatisierte Analyse von Accessibility Conformance Reports (ACR)
Diese Bachelor-/Masterarbeit findet in Kooperation mit DATEV eG statt, einer der gr??ten Software- und IT-Dienstleister Europas mit Hauptsitz in Nürnberg.
Ziel des Teams ?Digitale Barrierefreiheit“ ist es, eine gleichberechtigte Teilhabe sowie Selbstbestimmung im digitalen Raum zu erm?glichen. Dazu braucht es eine digitale Arbeitsumgebung und digitale Produkte, die barrierefrei zug?nglich sind.<u5:p></u5:p>
Forschungsfrage
Wie kann maschinelles Lernen (ML) eingesetzt werden, um die Analyse von Accessibility Conformance Reports (ACRs) für Webseiten und Anwendungen zu automatisieren und zu vereinheitlichen?
Fachliche und technische Aufgaben der Arbeit
In dieser Arbeit wirst du die folgenden Aufgaben übernehmen:
- Datenextraktion und -standardisierung: Transformation der eingehenden Formate der Accessibility Conformance Reports (VPATs) in eine maschinell auswertbare Form (z.B. PDF, Word, HTML, Excel) unter Berücksichtigung des versionsabh?ngigen Aufbaus.<u5:p></u5:p>
- Klassifikation und Mapping: Entwicklung einer Zuordnungstabelle, die die Prüfkriterien auf spezifische Beeintr?chtigungsgruppen abbildet (blind, sehbeeintr?chtigt, motorisch beeintr?chtigt, h?rbeeintr?chtigt, kognitiv beeintr?chtigt) basierend auf den Normen EN 301 549 und WCAG.<u5:p></u5:p>
- Quantitative Datenanalyse: Einsatz von statistischen Methoden zur Auswertung und Visualisierung der Erfüllung von Barrierefreiheitskriterien.<u5:p></u5:p>
- Natural Language Processing (NLP): Untersuchung der Kommentare innerhalb der VPATs hinsichtlich relevanter Dialoge und Schlüsselw?rter sowie die Zuordnung nicht erfüllter Prüfkriterien.<u5:p></u5:p>
- Generative KI: Erstellung einer zusammenfassenden Bewertung über die Barrierefreiheit der geprüften Software.<u5:p></u5:p>