論文の概要: From Code to Compliance: Assessing ChatGPT's Utility in Designing an Accessible Webpage -- A Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03572v1
- Date: Tue, 07 Jan 2025 06:51:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:50:31.616120
- Title: From Code to Compliance: Assessing ChatGPT's Utility in Designing an Accessible Webpage -- A Case Study
- Title（参考訳）: コードからコンプライアンスへ: アクセシブルWebページ設計におけるChatGPTの有用性を評価する - ケーススタディ
- Authors: Ammar Ahmed, Margarida Fresco, Fredrik Forsberg, Hallvard Grotli,
- Abstract要約: 本研究では、Webコンテンツアクセシビリティガイドライン(WCAG)に基づき、ChatGPTによるWebページの生成と改善能力を評価する。
ChatGPTは、インシデント時にアクセシビリティの問題に効果的に対処できるが、デフォルトのコードはコンプライアンスを欠いていることが多い。
その結果,ChatGPTの性能は,簡潔さ,構造化されたフィードバックの提供,視覚支援の導入といった効果的なプロンプトエンジニアリングによって著しく向上することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.999925939110439
- License:
- Abstract: Web accessibility ensures that individuals with disabilities can access and interact with digital content without barriers, yet a significant majority of most used websites fail to meet accessibility standards. This study evaluates ChatGPT's (GPT-4o) ability to generate and improve web pages in line with Web Content Accessibility Guidelines (WCAG). While ChatGPT can effectively address accessibility issues when prompted, its default code often lacks compliance, reflecting limitations in its training data and prevailing inaccessible web practices. Automated and manual testing revealed strengths in resolving simple issues but challenges with complex tasks, requiring human oversight and additional iterations. Unlike prior studies, we incorporate manual evaluation, dynamic elements, and use the visual reasoning capability of ChatGPT along with the prompts to fix accessibility issues. Providing screenshots alongside prompts enhances the LLM's ability to address accessibility issues by allowing it to analyze surrounding components, such as determining appropriate contrast colors. We found that effective prompt engineering, such as providing concise, structured feedback and incorporating visual aids, significantly enhances ChatGPT's performance. These findings highlight the potential and limitations of large language models for accessible web development, offering practical guidance for developers to create more inclusive websites.
- Abstract（参考訳）: Webアクセシビリティは、障害のある個人がバリアなしでデジタルコンテンツにアクセスし、対話できることを保証するが、ほとんどのWebサイトはアクセシビリティ標準を満たしていない。
本研究では、Webコンテンツアクセシビリティガイドライン(WCAG)に従って、Webページの生成と改善を行うChatGPT(GPT-4o)能力を評価する。
ChatGPTは、インシデント時のアクセシビリティ問題に効果的に対処できるが、デフォルトのコードは、コンプライアンスを欠き、トレーニングデータの制限を反映し、アクセス不能なWebプラクティスを優先することが多い。
自動および手動テストは、単純な問題を解決する上での強みと、複雑なタスクの課題、人間の監視と追加のイテレーションの必要性を明らかにした。
従来の研究とは異なり、我々は手動評価や動的要素を取り入れ、ChatGPTの視覚的推論能力とアクセシビリティ問題を修正するプロンプトを利用する。
スクリーンショットの提供は、適切なコントラスト色を決定するなど、周囲のコンポーネントを解析可能にすることで、LCMのアクセシビリティ問題に対処する能力を高める。
その結果,ChatGPTの性能は,簡潔さ,構造化されたフィードバックの提供,視覚支援の導入といった効果的なプロンプトエンジニアリングによって著しく向上することがわかった。
これらの発見は、アクセス可能なWeb開発のための大きな言語モデルの可能性と限界を強調し、開発者がより包括的なWebサイトを作成するための実践的なガイダンスを提供する。
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