Hochschulschriftenserver der Hochschule der Medien Stuttgart
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Automatisierte Bewertung der Webseiten-Komplexität mittels Machine Learning im Kontext der Barrierefreiheit
Full text linkDie Aufwandsschätzung für Barrierefreiheitsprüfungen von Webseiten ist ein kritischer,
aber bislang manueller und subjektiver Prozess. Die vorliegende Arbeit entwickelt und
evaluiert einen datengesteuerten Ansatz, um diese Aufwandsschätzung mittels Machine
Learning zu automatisieren. Dazu wurde ein Datensatz aus 368 Webseiten mit
expertenbasierten Komplexitätsratings auf einer ordinalen Skala von 1 (einfach) bis 4
(sehr komplex) erstellt. Aus den vollständig gerenderten HTML-Inhalten wurden 33
strukturelle, inhaltliche und barrierefreiheitsspezifische Merkmale extrahiert.
Verschiedene Machine-Learning-Modelle (Logistische Regression, Random Forest,
XGBoost) wurden trainiert und einem eigens entwickelten, regelbasierten Algorithmus
gegenübergestellt.
Die Ergebnisse zeigen eine klare Überlegenheit des Machine-Learning-Ansatzes. Das
optimierte Random-Forest-Modell, das die SMOTE-Technik zur Behandlung der Klassen-
Imbalance nutzt, erzielte mit einer Genauigkeit von 58,1 % und einem Mean Absolute
Error (MAE) von 0,50 die höchste Vorhersagegüte. Es übertraf den regelbasierten Ansatz
(Genauigkeit: 36,5 %, MAE: 0,69) signifikant. Die Analyse der Merkmalswichtigkeit
identifizierte die Anzahl der Bilder und die Verwendung von positiven Tabindizes als die
dominantesten Prädiktoren.
Die Arbeit schlussfolgert, dass das entwickelte Modell ein praxistaugliches Werkzeug zur
Unterstützung der Ressourcenplanung im Prüfprozess darstellt. Es kann eine manuelle
Expertenprüfung jedoch nicht ersetzen, insbesondere bei der Erkennung seltener,
hochkomplexer Fälle.Effort estimation for web accessibility audits is a critical yet typically manual and
subjective process. This thesis develops and evaluates a data-driven approach to
automate this estimation process using machine learning. A dataset of 368 websites was
created, featuring expert-based complexity ratings on an ordinal scale from 1 (simple) to
4 (very complex). From the fully rendered HTML content of these sites, 33 structural,
content-related, and accessibility-specific features were extracted. Several machine
learning models (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost) were trained and
compared against a custom-developed, rule-based algorithm.
The results demonstrate the clear superiority of the machine learning approach. The
optimized Random Forest model, using the SMOTE technique to handle class imbalance,
achieved the highest predictive performance with an accuracy of 58.1% and a Mean
Absolute Error (MAE) of 0.50. It significantly outperformed the rule-based approach
(accuracy: 36.5%, MAE: 0.69). The feature importance analysis identified the number of
images and the use of positive tab indexes as the most dominant predictors.
The thesis concludes that the developed model serves as a viable tool to support
resource planning in the audit process. However, it cannot replace manual expert
evaluation, particularly for rare, highly complex cases
Öffentliche Bibliotheken als Akteurinnen in Citizen Science. Ein Leitfaden zur Umsetzung
Full text linkDie Citizen Science ist ein Themenfeld, das in deutschen öffentlichen Bibliotheken eine Neuheit darstellt. Sie beschreibt den Einbezug von Bürger*innen in Forschungsprojekte, der sich durch verschiedene Involvierungsgrade unterscheiden kann. Allgemein ist die Citizen Science im wissenschaftlichen Kontext zu verorten. Daher liegen derzeit nur sehr wenige Auseinandersetzungen mit Citizen Science in Bezug auf öffentliche Bibliotheken vor. Ansätze, die Citizen Science strategisch auch in der öffentlichen Bibliothek zu verankern, finden sich geringermaßen im für Deutschland maßgeblichen Strategiepapier für Citizen Science in Deutschland 2030, dem Weißbuch Citizen Science. Citizen Science ist für öffentliche Bibliotheken mit großen Herausforderungen verbunden. Als Orte der Begegnung, Teilhabe und des lebenslangen Lernens stellen öffentliche Bibliotheken jedoch eine interessante Schnittstelle zwischen Gesellschaft und Wissenschaft dar.
Als Mittel der Demokratieförderung sowie der Steigerung des Vertrauens in Information und Wissenschaft, ist es daher spannend, Citizen Science als Ansatz für öffentliche Bibliotheken zu erforschen. Die vorliegende Untersuchung ermittelt daher, ob öffentliche Bibliotheken Akteurinnen in der Citizen Science werden können, und zeigt in Form eines Citizen-Science-Leitfadens Ansätze, wie sich öffentliche Bibliotheken dem Thema annähern und Formate in der eigenen Institution umsetzen können.Citizen science is a subject area that is new to German public libraries. It describes the involvement of citizens in research projects, which can vary according to the degree of involvement. In general, citizen science is located within a scientific context. For this reason, there are currently very few discussions of citizen science in relation to public libraries. Approaches to strategically anchoring Citizen Science in public libraries can be found to some extent in the White Paper on Citizen Science in Germany 2030, the main strategy paper for Citizen Science in Germany. Citizen Science is associated with major challenges for public libraries, but as places of encounter, participation and lifelong learning, public libraries represent an interesting gateway between society and science.
As a means of promoting democracy and increasing trust in information and science, it is therefore interesting to explore Citizen Science as an approach for public libraries. This study therefore determines whether public libraries can become actors in Citizen Science. In the form of a Citizen Science guideline, it shows approaches on how public libraries can embrace the topic and implement formats in their own institution
Accessibility of 360-Degree Educational Learning Platforms - Barriers and Evaluation
Full text linkA considerable proportion of the population is represented by people with disabilities, but they are often not considered in the development of new technologies. This is also the case with 360-degree learning environments, which have been increasingly used in schools, in a professional context and in leisure activities recently. These environments enable users to explore and learn in previously inaccessible places or creative environments. Nevertheless, there are numerous undiscussed barriers for various user groups.
In this thesis, I create and test immersive courses in three different learning platforms-ThingLink, CoSpaces Edu and Expeditions Pro-using official requirements such as EN 301 549 and compiled guidelines by Ivanova. The assignment of the recognised barriers to the user groups is carried out in accordance with EN 301 549, as is the analysis of their relationships.
The evaluation shows that people with visual and cognitive impairments experience the most barriers, and that VR disregards significantly more guidelines than the desktop environment. In the virtual platforms, users with mobile disabilities also have many limitations, mostly in navigating the systems.
Finally, I formulate recommendations for the developers and authors of the learning environments so that in future the courses will be barrier-free without losing functionality. The platforms still have significant potential for improvement in this area.Ein signifikanter Anteil der Bevölkerung wird von Menschen mit Einschränkungen repräsentiert, jedoch werden sie bei der Entwicklung neuer Technologien oft nicht berücksichtigt. So auch bei 360-Grad Lernumgebungen die in den letzten Jahren vermehrt in Schulen, im beruflichen Kontext und in der Freizeit genutzt werden. Diese Umgebungen ermöglichen den Nutzenden, zuvor unzugängliche Orte oder kreative Umgebungen zu erkunden und darin zu lernen. Dennoch existieren zahlreiche unerörterte Barrieren für diverse Nutzergruppen.
In dieser Thesis erstelle und teste ich immersive Kurse in drei verschiedenen Lernplattformen-ThingLink, CoSpaces Edu und Expeditions Pro-anhand von offiziellen Anforderungen wie der EN 301 549 und zusammengestellten Richtlinien vorangegangener Arbeiten von Ivanova. Die Zuordnung der erkannten Barrieren zu den Nutzergruppen erfolgt gemäß EN 301 549, ebenso wie die Analyse ihrer Beziehungen.
Die Evaluation ergibt, dass Menschen mit visuellen und kognitiven Beeinträchtigungen die meisten Barrieren erleben und dass VR deutlich mehr Richtlinien missachtet als die Desktop Umgebung. In den virtuellen Plattformen haben auch Nutzende mit mobilen Behinderungen viele Einschränkungen, meist in der Navigation der Systeme.
Abschließend formuliere ich Empfehlungen an die Entwickler und Autoren der Lernumgebungen, sodass in Zukunft die Kurse barrierefrei und trotzdem nicht an Funktionalität verlieren. Die Plattformen weisen in dieser Hinsicht noch ein deutliches Verbesserungspotenzial auf
Strategic Foresight in KMU der Digital- und Medienbranche — Voraussetzungen, Umsetzung und strategische Implementierung
Full text linkDie vorliegende Bachelorarbeit untersucht, wie kleine und mittlere Unternehmen (KMU) der Digital- und Medienbranche das Konzept Strategic Foresight erfolgreich durchführen und in ihre Unternehmensstrategie implementieren können. Hintergrund der Arbeit ist ein dynamisches und unsicheres Wirtschaftsumfeld, geprägt durch technologische Innovationen sowie gesellschaftliche, geopolitische und ökonomische Umbrüche. Besonders KMU stehen dadurch vor der Herausforderung, flexibel auf Veränderungen zu reagieren, verfügen im Vergleich zu Großunternehmen jedoch nicht über die erforderlichen Ressourcen und strukturellen Voraussetzungen. Ziel der Arbeit ist es, Hindernisse, Voraussetzungen und Erfolgsfaktoren der Anwendung und Integration von Strategic Foresight im spezifischen KMU- und Branchenkontext herauszuarbeiten. Methodisch kombiniert die Arbeit eine Literaturrecherche mit leitfadengestützten Experteninterviews,
ausgewertet mittels qualitativer Inhaltsanalyse nach Mayring.
Die Ergebnisse verdeutlichen, dass KMU Strategic Foresight meist punktuell und ohne feste Verankerung einsetzen, aber im Rahmen iterativer Strategieprozesse vorausschauend mit Trends umgehen. Zentrale Hindernisse bestehen in mangelnder Methodensicherheit, Abstraktheit und Veränderungsresistenz. Gleichzeitig zeigen sich Erfolgsfaktoren wie partizipative Führung, eine offene Unternehmenskultur, die Beteiligung vieler Akteure sowie die Einbindung externer Impulse durch Kundennähe, Kooperationen und Netzwerke. Damit leistet die Arbeit einen Beitrag zum Verständnis, wie KMU trotz struktureller und ressourcenbedingter Einschränkungen Strategic Foresight anwenden können, und leitet praxisorientierte Implikationen ab, um Zukunftsanalysen wirkungsvoller in strategische Prozesse zu integrieren
The Role of Machine Learning in the Simulation of Body Dynamics
Full text linkThe simulation of physical body dynamics plays a central role in robotics, engineering, and interactive systems. Classical physics-based methods are well established, but they often struggle with limited generalisation or high computational cost. In response, recent research has explored how machine learning techniques can enhance or replace traditional simulation pipelines.
This thesis presents a structured overview of current methods that integrate learning into physical simulation, focusing specifically on forward simulation of body dynamics. Three methodological paradigms are examined: (i) physics-informed machine learning, which embed physical principles directly into the learning process; (ii) hybrid models, which combine classical physics engines with learned components; (iii) and specialised neural architectures, including graph-based and recurrent models, tailored to capture object dynamics. For each category, representative approaches from the literature are analysed in terms of accuracy, generalisation, scalability, and computational efficiency.
The findings highlight the potential of machine learning to improve simulation quality, accelerate computation, and broaden applicability. However, they also reveal persistent challenges such as stability in long rollouts, the need for high-quality data, and limited benchmarking standards across domains
Behutsam atmen in Virtual Reality: Entwicklung und Evaluation eines VR-basierten Entspannungskonzepts am Fallbeispiel einer Buteyko-Atemübung der Asthma-App
Full text linkZiel dieser Arbeit war es, das Potenzial von Virtual Reality (VR) zur Unterstützung und Vertiefung von Entspannungszuständen im Rahmen der Buteyko-Atemübung „Behutsames Atmen“ der Asthma-App zu untersuchen. Die Vorgehensweise folgt dem Design Inclusive Research Ansatz, im Rahmen dessen ein VR-basiertes Entspannungskonzept entwickelt wurde. Dieses basiert auf theoretischen Grundlagen, Expert:inneninterviews und der Analyse bestehender VR-Entspannungsanwendungen. Dabei konnte die räumliche Präsenz in der Umgebung als Kernaspekt für das Design der Übung herausgestellt werden.
Das Konzept wurde in Form eines Prototyps auf der Apple Vision Pro implementiert und anschließend im Rahmen eines AB/BA Usertest im Vergleich mit einer Smartphone-Version auf seine Wirksamkeit evaluiert.
Dazu wurde ein kombiniertes Messverfahren aus physiologischen Messungen des Stresslevels mithilfe eines EKGs, des standartisierten MEC-SPQ Fragebogen zur Erfassung der Präsenz und ergänzende qualitative Fragen eingesetzt.
Die Ergebnisse zeigen, dass beide Versionen zu einer physiologisch messbaren Entspannung führten, wobei die SP-Version tendenziell bessere und stabilere Effekte aufwies.
Subjektiv hingegen wurde die VR-Version von der Mehrheit der Teilnehmenden als entspannender wahrgenommen. Außerdem konnte eine signifikante Korrelation zwischen dem Erleben von Präsenz und subjektiver Entspannung festgestellt werden.
Gleichzeitig zeigte sich, dass VR nicht für alle gleichermaßen geeignet ist. Einzelne Teilnehmende reagierten sensibel auf die höhere Menge an Reizen oder empfanden die eingesetzte Hardware als störend. Insgesamt lässt sich Präsenz als positiver psychologischer Faktor auf Entspannung bestätigen. Ihre Wirkung blieb jedoch auf subjektiver Ebene und ließ sich nicht unmittelbar in physiologische Entspannungsreaktionen übersetzen.
Zusammenfassend legen die Ergebnisse nahe, dass VR einen entspannten Zustand während der Atemübung unterstützen kann. Ihre Wirksamkeit hängt jedoch von individuellen Bedürfnissen ab
Rapid Game Prototyping: An Agile Approach to Early Game Development
Full text linkGame development is still a relatively young domain of software development, which faces many challenges. Cancellations, cost-overruns, delays and commercial failures are common experiences. Many issues may be attributed to failures in developing core game concepts and validating assumptions, leading to costly adjustments late in development delaying projects and affecting release quality. As preproduction is pivotal, informing decisions even late in production, it has the highest potential for risk-mitigation and warrants inspecting practices inspired by other industries and how they may affect game projects. As game development is software development, agile is used as a starting off point, being modified to facilitate rapid prototype to put increased emphasis on preproduction and maturing the game concept early. The approach was applied to the student project “Chainlinked” and its impact on product quality and developer sentiment was observed. The flat hierarchies that are enabled by this contributed to team members considering their impact on the product more meaningful and the thorough testing of the game concept did deliver a high quality product. However, insight into how rapid game prototyping affected the project was limited, due to the setting and missing prior experiences by team members, which would have allowed comparison in key ways. Regardless the approach is promising, and rapid prototyping has been proven in other domains, so further refining of the practice and applying it to more projects is justified.Gamesentwicklung ist immer noch ein junges feld in der Softwareentwicklung mit vielen Herausforderungen. Viele Projecte werden abgebrochen, leiden Kostenüberschreitungen or verfehlen kommerzielle Ziele. Viele dieser Probleme können als Fehlschläge das fundamentale Spielerebnis oder Annahmen zu validieren, was zu kostspieligen anpassungen in der späteren Produktion führt, wodurch Deadlines verpasst und die Produktqualität beinträchtigt wird. Die Vorproduktionsphase is essentiell, denn Entscheidungen früh in der Entwicklung haben Einflüsse bis spät in die Projektlaufbahn und haben das größte
potential Risiken zu minimieren, weswegen ein blick auf Entwicklungspraktiken anderer Produktbranchen gerechtfertig ist, um zu sehen wie diese Gamesprojekte beinflussen könnten. Da Gamesentwicklung ein Feld der Softarentwicklung ist, kann die Agile Entwicklung als Anhaltspunkt verwendet werden, um dann mit Rapidem Prototypisieren den Fokus auf die Vorproduktion zu erhöhen, welches ein frühes ausreifen des Spielekonzeptes ermöglicht. Dieser Ansatz wurde im Studentenprojekt „Chainlinked“ angewendet und sein Einfluss auf Produktqualität und dem generellen Empfinden der Entwickler untersucht. Die flachen Hierarchien die dadurch eingesetzt wurden haben dazu geführt, das Teammitglieder ihren Einfluss auf das Produkt als Bedeutungsvoll wahrgenommen haben, und das gründliche testen hat ein hochqualitatives Game produziert. Jedoch Einblicke in wiefern Rapides Game Prototypisieren das Projekt beeinflusst hat wurde eingeschränkt durch die Umstände des Projekts und der limitierten Vorerfahrung der Projektmiglieder, welche es nicht möglich machte den Ansatz mit vorherigen in diversen Kernkompetenzen zu vergleichen. Trotzdem ist der Entwicklungsansatz vielversprechend, da sich Rapides Prototypisieren in anderen Disziplinen bewährt hat, dementsprechend ist das Anwenden und Verbessern dieser Entwicklungsmethode auf mehr Projekte gerechtfertigt
Multi-dimensional Performance Evaluation of Streaming ASR Techniques with Whisper
Full text linkSprache in Echtzeit zu transkribieren stellt ein Spracherkennungssystem vor neue Herausforderungen, verglichen mit der Verarbeitung vollständiger Äußerungen. Eine Reihe von Anwendungen, wie Sprachagenten oder unterstützende Technologien für Menschen mit Hörbeeinträchtigungen, profitiert von genauer, unmittelbarer und stabiler Spracherkennung. Die Wortfehlerrate (engl. WER) ist die gängige Metrik, um die Genauigkeit eines Spracherkennungssystems festzustellen. In Echtzeit-Szenarien reicht diese nicht mehr aus, da Genauigkeit oft im Kompromiss mit der Latenz steht und eine gemeinsame Betrachtung notwendig ist. Diese Arbeit untersucht neue Metriken, die zum Vorschein kommen, wenn man inkrementelle Vorhersagen des Transkripts trifft, und präsentiert ein Framework, um die Leistung eines Echtzeit-Systems ganzheitlich zu bewerten. Ich stelle eine neue Methode vor, um die Wörter der partiellen Transkripte auszurichten, was die Berechnung von Metriken ermöglicht, die davon abhängen, dass Wörter einander zugeordnet sind. Ich evaluiere das Melvin-ASR-System, das Echtzeit-Transkription mit Whisper-Modellen ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit, verglichen mit der Offline-Leistung der Modelle, in beide Richtungen variiert. Mit steigender Größe der Modelle steigt auch die Latenz und ist in manchen Fällen vergleichbar mit der von kommerziellen Anbietern von Spracherkennung. Das System zeigt instabiles Verhalten in mehreren Bereichen, was durch Weiterentwicklung und Implementierung von fortgeschrittenen adaptiven Algorithmen, die die Schwachstellen der einzelnen Modelle adressieren, behoben werden kann.Transcribing speech in real time introduces new challenges for an \acf{ASR} system compared to batch processing of complete utterances. A range of applications, such as AI agents or assistive technologies for hard-of-hearing people, benefits from accurate, immediate, and stable speech recognition. The \acf{WER} is the predominant metric used to assess system accuracy. In streaming scenarios, this metric alone is insufficient, as accuracy often entails a trade-off with latency, and a unified view is necessary. In this work, I investigate new metrics that arise from the incremental prediction of transcripts and propose a framework to holistically evaluate system performance. I propose a novel strategy for aligning partial words, which facilitates the computation of metrics that depend on the alignment of predicted words corresponding to the same utterance. I evaluate the \textit{Melvin ASR system}, which enables streaming functionality for \textit{Whisper} models. The results show that accuracy varies in both directions when compared to the offline performance of the models. Latency increases with model size and, in some cases, is comparable to that of commercial offerings. The system exhibits various instabilities, which could be addressed through further development and the implementation of more advanced algorithms to compensate for the models' shortcomings
Accessibility in VR – Guidelines and Analyses of Existing Platforms
Full text linkPeople with disabilities make up approximately 16% of the world’s popula-tion, yet they are often overlooked in the development of new technologies. This also applies to the world of VR, which is gaining increasing popularity and is already being used in a variety of fields, such as industry, medicine, and education. Nevertheless, this technology still presents many barriers for people with disabilities. I have therefore compiled a consolidating set of ac-cessibility guidelines for VR systems based on existing international stand-ards. These are intended as a first step towards standardized guidelines for VR. From these guidelines, I have derived a subset that is applicable to VR learning environments.
Using these guidelines, I examined the accessibility of two authoring VR learning platforms, Engage and Delightex. Based on this evaluation, I devel-oped best practices to help authors create accessible content with these plat-forms. I then investigated the effectiveness of these best practices and the usability of the two systems in qualitative user tests, in which participants had to create learning environments using the best practices
KI-unterstützte Beratung beim Ausfüllen von Formularen - Eine Analyse und empirische Studie
Full text linkBehördengänge sind in Deutschland fester Bestandteil des Alltags, wobei Verwaltungs-prozesse oft durch das Ausfüllen umfangreicher Formulare geregelt werden. Fehler in diesen Formularen führen nicht nur zu Verzögerungen für die Antragsteller, sondern auch zu einem erhöhten Aufwand für die zuständigen Behörden. Ein fehlerfreies Ausfüllen kann daher die Bearbeitungszeit verkürzen. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir in dieser Arbeit, inwiefern eine KI-unterstützte Beratung Antragsteller beim korrekten Aus-füllen von Formularen unterstützen kann. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage wurde eine kombinierte empirische und analytische Benutzerstudie durchgeführt. Die Teilnehmer mussten zwei unterschiedliche Formulare ausfüllen, wobei sie jeweils eine von zwei Hilfestellungen nutzten: entweder ein Custom-GPT von OpenAI mit umfassen-dem bereitgestelltem Wissen zu den Formularen oder die klassischen Merkblätter und Hinweise, die normalerweise von den Behörden bereitgestellt werden. Während der Stu-die wurden sowohl quantitative als auch qualitative Daten erhoben, um ein umfassendes Bild der Nutzererfahrung zu gewinnen. Der Schwerpunkt der Analyse lag dabei auf zwei zentralen Aspekten: der Fehlerrate in den ausgefüllten Formularen sowie der Zufrieden-heit der Teilnehmenden mit der jeweiligen Hilfestellung.
Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass die KI-unterstützte Beratung einen positiven Ein-fluss auf die Fehlerreduktion hatte: Teilnehmende, die mit der KI arbeiteten, füllten die Formulare mit signifikant weniger Fehlern aus als diejenigen, die sich nur auf die her-kömmlichen Merkblätter stützten. Darüber hinaus bewerteten die Teilnehmer die Nut-zung der KI-basierten Hilfestellung deutlich positiver als die Merkblätter und Hinweise, was auf eine gesteigerte Nutzerzufriedenheit hindeutet. Während der Studie kam es in einigen Fällen dazu, dass die KI falsche Antworten lieferte. Außerdem haben die meisten Probanden von Problemen mit der Behördensprache und Orientierung innerhalb der For-mulare berichtet, die auch nicht mithilfe der KI beseitigt werden konnten.
Unser Ergebnis zeigt, dass der Einsatz von KI-unterstützte Beratung ein vielversprechen-der Ansatz sein könnte, um Verwaltungsprozesse effizienter zu gestalten und Antragstel-ler gezielter zu unterstützen.Dealing with authorities is an integral part of everyday life in Germany, with administra-tive processes often being regulated by filling out extensive forms. Errors in these forms not only lead to delays for the applicants, but also to increased costs for the authorities responsible. Filling out forms correctly can therefore shorten the processing time. Given this background, we investigate in this paper to what extent AI-supported advice can sup-port applicants in filling out forms correctly. To answer this research question, a com-bined empirical and analytical user study was conducted. Participants had to fill out two different forms, each using one of two types of assistance: either a custom GPT from OpenAI with extensive knowledge provided on the forms, or the classic leaflets and guid-ance normally provided by the authorities. During the study, both quantitative and quali-tative data were collected to gain a comprehensive picture of the user experience. The focus of the analysis was on two central aspects: the error rate in the completed forms and the satisfaction of the participants with the respective assistance.
The results of the study show that the AI-supported advice had a positive impact on error reduction: participants who worked with the AI completed the forms with significantly fewer errors than those who relied solely on the conventional information sheets. In ad-dition, the participants rated the use of the AI-based assistance significantly more posi-tively than the information sheets and instructions, which indicates increased user satis-faction. During the study, AI provided incorrect answers in some cases. In addition, most of the test subjects reported problems with the language used by the authorities and ori-entation within the forms, which could not be resolved with the help of the AI.
Our results show that the use of AI-supported advice could be a promising approach to making administrative processes more efficient and providing applicants with more tar-geted support