Hacking Technologii Wspomagających: Tworzenie Narzędzi AI dla Osobistej Dostępności

‘Hacking’ technologii wspomagających: Tworzenie i dostosowywanie narzędzi AI dla osobistej dostępności Istniejące aplikacje AI wspomagające dla osób niewidomych są zazwyczaj projektowane z myślą o powszechnych przypadkach użycia, aby były szeroko stosowane, na przykład do odczytywania tekstu drukowanego lub identyfikacji przedmiotów. Jednakże, indywidualne umiejętności, cele i konteksty prowadzą do długiego ogona zadań, które technologie wspomagających jednego rozmiaru nie są w stanie dobrze zrealizować. Te luki wskazują na ograniczenia obecnego procesu projektowania technologii wspomagających: rozwiązania są projektowane dla szerokich grup ludzi, a uczestnicy są zaangażowani w ograniczone etapy procesu projektowego (zwykle badania formacyjne, krótkie spotkania projektowe i ewaluacje). W tej prezentacji przedstawię moje badania stosujące podejście Do-It-Yourself (DIY) do technologii wspomagających, umożliwiając osobom z niepełnosprawnościami tworzenie narzędzi zasilanych AI dla swoich unikalnych potrzeb. Przy tym moje podejście przenosi agencję z badaczy i programistów na osoby z niepełnosprawnościami. Na początku przedstawię swoje badania jakościowe dotyczące obecnych luk technologicznych i praktyk DIY wśród osób niewidomych, pokazując, jak osoby z niepełnosprawnościami często poświęcają wysoką uwagę na dostosowywanie i tworzenie obejść ‘hacków’, aby technologia działała dla nich. Następnie zaprezentuję dwa narzędzia mające na celu wsparcie tych wysiłków DIY, umożliwiając ludziom tworzenie i modyfikowanie technologii wspomagających dla siebie. Ogólnie, moje badania mają na celu promowanie demokratyzacji tworzenia technologii AI oraz wspieranie osób niewidomych w uzyskiwaniu większej kontroli nad technologiami opartymi na AI w ich życiu. O naszym prelegencieJaylin Herskovitz dołączyła do Katedry Informatyki na Uniwersytecie Tufts jako profesor asystent w styczniu 2026 roku. Jej badania koncentrują się na dostępności i technologiach wspomagających opartych na AI, technologii DIY oraz AR/VR. Jej prace łączą metody jakościowe z budowaniem systemów technicznych, a ona współpracuje z osobami z niepełnosprawnościami, aby projektować, rozwijać i oceniać technologie wspomagające oparte na AI. Jej prace były publikowane na czołowych konferencjach HCI, w tym CHI, UIST i ASSETS. Jaylin posiada tytuł doktora nauk komputerowych z Uniwersytetu Michigan, gdzie była doradzana przez Anhonga Guo. W trakcie swojego doktoratu Jaylin była wspierana przez stypendium NSF Graduate Research Fellowship oraz odbyła staże w Apple AI/ML Research i Microsoft Research. Nawigacja: Wejdź do budynku przez tę bramę i skręć w lewo. Najbliższa stacja T to Ruggles na linii pomarańczowej i Northeastern University na linii zielonej