收益：
- 了解通用设计 (UDL) 的原理，并利用人工智能在可读性、替代文本和多重演示方面改进材料。
- 能够针对视觉、听力、阅读或注意力差异起草无障碍版本（大字体、简单语言、字幕文本）
- 能够理解可访问性审核的最终责任在于专家，并且应该根据实际用户需求进行测试。
无论材料准备得多么好，如果学生无法接触到它，那也是没有用的。小字体、密集文本、低对比度、仅基于听觉的指令、仅基于视觉的活动；这些都为学生筑起了一堵看不见的墙。可访问性意味着内容可以被有不同需求的每个人感知和使用。在这个单元中，我们将从一开始就为大家讨论设计素材的方法，即通用设计（UDL）的原则，而不是“稍后添加的修复”。人工智能是使内容易于访问的强大帮助；但最终的审核和真实的用户测试取决于专家。
UDL的三个原则
通用设计建议从一开始就以不同的方式设计内容，而不是针对单个“普通学生”。它有三个基本原则：
- 多重呈现（不止一种感知方式）：以不同的格式（例如文本、视觉和音频）呈现相同的信息。一名学生通过阅读来理解，另一名学生通过听力来理解，另一名学生通过视觉来理解。
- 多种表达（不止一种表达方式）：允许学生以不同的方式展示他或她所学的内容：写、说、指、画。
- 多重参与（不止一种动机路径）：以不同方式支持兴趣和动机：提供选择、与兴趣相关、使目标可见。
这些原则对于特殊教育来说并不陌生。它实际上是良好特殊教育实践的总体框架。人工智能可以根据每个策略快速生成内容变化。
提示：不要“使该材料易于访问”，而是要求具体：“字体大小至少为 14、短行、高对比度、每个图像的替代文本、以书面形式和逐项给出说明。”具体的约束产生可行的输出。
具体的无障碍调整
一些基本概念：
- 替代文本（alt text）：解释图像内容的简短文本。对于有视力障碍的学生，屏幕阅读器会大声朗读；即使未加载图像，也会显示文本。
- 屏幕阅读器：大声朗读屏幕文本的软件。如果内容的标题结构正确并且图像有替代文本，效果会很好。
- 对比度和字体大小：文本和背景之间的色差较大且字体大小足够大，这对于视觉和注意力差异至关重要。
- 字幕/转录：为有听力障碍的学生提供相当于视频或音频内容的书面内容。
- 语言和结构简单：句子短、要点多、空间充足；阅读和注意力可及性的基础。
下表展示了AI的适配和作用：
需要
无障碍适应
人工智能的作用
视力差异
大字体、高对比度、替代文本
潜台词和结构大纲
听力差异
字幕、文字记录、视觉说明
成绩单/摘要草稿
阅读困难
通俗易懂的语言、短句、音频发行说明
化繁为简，步步为营
注意力的差异
低刺激，结构清晰，循序渐进
重组
运动困难
目标区域大，书写少，可选
替代响应格式建议
三个迷你箱子
案例 1 — 替代文本。一位老师正在为一名有视力障碍的学生准备一份数字工作表；为 12 个图像中的每一个图像编写替代文本将花费很长时间。他匿名描述了这些图像，并向人工智能询问简短的功能性潜台词。 AI制作了12个潜台词草稿；老师纠正了其中两篇（一篇过长，一篇给出了错误的细节）。时间大大减少，屏幕阅读器可以正确读取内容。
案例 2——多重演示。科学成果仅以文本形式存在。老师以三种方式要求AI提供相同的内容：短文本、分步可视化图标注、以及语音旁白的简化抄本。班上不同的学生以不同的方式取得了相同的成果：一位读，一位按照图表，一位听。一胜，多门。
情况 3 — 表面可访问性错误。一位老师分享说，她“使材料易于访问”，但仅更改了背景颜色；字体仍然很小，图像中没有替代文本，说明采用单一格式。当与真正的学生进行测试时，仍然发现内容无法访问。正确的方法是通过根据需求和真实用户进行测试来解决可访问性问题，而不是将其减少到单个更改。错误：将可访问性误认为是装饰性的。
案例 4——注意力简化。一张工作表充满了色彩缤纷的框架、大量的视觉效果和拥挤的布局；一名患有注意力缺陷障碍的学生不知道该看哪个问题。老师要求AI按照“每页一个任务、刺激少、空间充足、步骤编号清晰”的原则重新排列相同的内容。在新版本中，每个问题都在自己的页面上，在一个简单的框架中。孩子第一次独立完成了叶子。这里的可访问性并不是要添加任何东西，而是要消除不必要的刺激。有时，最有力的适应就是将页面留白；人工智能可以为这种“简单易用”的业务提供快速帮助。
弱提示/强提示
弱提示：
使残疾学生可以使用此材料。
目前尚不清楚该请求属于哪种需求以及哪种适应； “禁用”假定一致。结果是一般性的、肤浅的。
强力提示：
您的角色：老师的助理，准备无障碍材料。内容：[结果和文本]。目标：根据 UDL 原则的可访问版本。任务：1) 简单语言版本（短句、逐点说明）。2) 为每张图像起草替代文本（简短、实用）。3) 音频旁白的简化转录。4) 对比度/字体大小/空间的格式建议。规则：减少一项更改的可访问性；根据需要思考。注意：最终检查和真实用户测试将由专家完成。
该提示包含 UDL 框架、具体可交付成果以及“真实用户测试”提醒。输出是一个可行的大纲。
附加模板：辅助功能清单
为此材料创建一个可访问性检查列表：- 字体/对比度是否足够？- 每个图像是否都有替代文本？- 说明是否有多种形式（书面+视觉/口头）？- 语言是否简单，句子是否简短？- 是否有不止一种回应方式？- 是否有不必要的刺激/拥挤？为每个项目留出空间标记“是/否/待调整”。
常见错误
- 稍后添加可访问性。从头开始设计 (UDL) 比稍后修补更容易、更有效。
- 将其减少为单个更改。只需更改颜色或字体大小并认为“它是可访问的”。
- 遗漏或写出糟糕的潜台词。不能解释视觉内容或过长的替代文本是没有用的。
- 依赖一种感知方式。仅听觉或仅视觉教学将某些学生排除在外。
- 未与真实用户进行测试。如果没有与目标学生进行测试，则无法验证可访问性。
- 统一认为是“残疾人”。需求因人而异；根据需要进行调整。
总之
可访问性确保学生能够真正接触到好的材料。通用设计（UDL）提出从一开始就以多种呈现、多种表达、多种参与的方式设计内容。替代文本、高对比度、简单语言、字幕和多种说明等具体改编将这些原则变为现实。人工智能快速起草可访问的版本；但专家的责任是不降低单个更改的可访问性，根据需求进行思考并与真实用户一起进行测试。通常，最有力的适应不是添加任何内容，而是通过删除不必要的刺激来简化页面；良好的通用设计有益于课堂上的每个人，而不仅仅是一名学生。
应用任务
选择您的材料，并通过本单元中的“强大提示”向 AI 请求基于 UDL（普通语言、潜台词、音频旁白文本、格式建议）的无障碍版本。然后按照“辅助功能清单”进行操作，如果可能的话，与学生一起测试（或与同事进行角色扮演）并至少提高一分。
清单
- [ ] 我通过至少两种感知（文本+视觉/音频）来呈现内容。
- [ ] 每个图像都有功能性替代文本。
- [ ] 字体大小、对比度和间距足够。
- [ ] 语言简单，教学形式多样。
- [ ] 我提供了不止一种回应方式。
- [ ] 我将可访问性留给了实际用户/专家测试。