論文の概要: CodeA11y: Making AI Coding Assistants Useful for Accessible Web Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10884v1
- Date: Sat, 15 Feb 2025 19:11:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:13:27.529072
- Title: CodeA11y: Making AI Coding Assistants Useful for Accessible Web Development
- Title（参考訳）: CodeA11y: アクセシブルWeb開発に役立つAIコーディングアシスタント
- Authors: Peya Mowar, Yi-Hao Peng, Jason Wu, Aaron Steinfeld, Jeffrey P. Bigham,
- Abstract要約: アクセシビリティツールが特化しているにもかかわらず、初心者の開発者はそれを知らないことが多く、アクセシビリティ違反を含むWebページの96%に繋がる。
16人の開発者によるフォーマティブな調査では、AIがアクセシビリティーにAIを促さないこと、プレースホルダー属性を置き換えるといった重要な手動ステップを省略すること、コンプライアンスを検証できないこと、という3つの重要な課題が明らかになった。
これらの問題に対処するため、GitHub Copilot ExtensionであるCodeA11yを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.395216419337768
- License:
- Abstract: A persistent challenge in accessible computing is ensuring developers produce web UI code that supports assistive technologies. Despite numerous specialized accessibility tools, novice developers often remain unaware of them, leading to ~96% of web pages that contain accessibility violations. AI coding assistants, such as GitHub Copilot, could offer potential by generating accessibility-compliant code, but their impact remains uncertain. Our formative study with 16 developers without accessibility training revealed three key issues in AI-assisted coding: failure to prompt AI for accessibility, omitting crucial manual steps like replacing placeholder attributes, and the inability to verify compliance. To address these issues, we developed CodeA11y, a GitHub Copilot Extension, that suggests accessibility-compliant code and displays manual validation reminders. We evaluated it through a controlled study with another 20 novice developers. Our findings demonstrate its effectiveness in guiding novice developers by reinforcing accessibility practices throughout interactions, representing a significant step towards integrating accessibility into AI coding assistants.
- Abstract（参考訳）: アクセス可能なコンピューティングにおける永続的な課題は、開発者が補助技術をサポートするWeb UIコードを作成することである。
多くのアクセシビリティツールがあるにもかかわらず、初心者の開発者はそれを知らないことが多く、アクセシビリティ違反を含むWebページの約96%に繋がる。
GitHub CopilotのようなAIコーディングアシスタントは、アクセシビリティ準拠のコードを生成することによって潜在的な可能性を秘めている。
アクセシビリティトレーニングのない16人の開発者を対象に行ったフォーマティブスタディでは、アクセシビリティのためのAIのプロンプトの失敗、プレースホルダー属性の置き換えといった重要な手作業の省略、コンプライアンス検証の不可能という、AI支援コーディングの3つの重要な課題が明らかになった。
これらの問題に対処するため、GitHub Copilot ExtensionであるCodeA11yを開発した。
我々は、他の20人の初心者開発者によるコントロールされた調査を通じて評価した。
我々の研究結果は、AIコーディングアシスタントにアクセシビリティを統合するための重要なステップである、インタラクション全体を通してアクセシビリティの実践を強化することによって、初心者開発者の指導におけるその効果を示す。
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