Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39569| Título: | Adaptação automatizada de páginas web para prover acessibilidade para pessoas com deficiência visual |
| Título(s) alternativo(s): | Automated adaptation of web pages to prove accessibility for people with visual impairments |
| Autor(es): | Araujo, Murilo Marçal de |
| Orientador(es): | Marcon, Marlon |
| Palavras-chave: | Projeto de acessibilidade Inteligência artificial Pessoas com deficiência visual - Serviços para Barrier-free design Artificial intelligence People with visual disabilities - Services for |
| Data do documento: | 4-Dez-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | ARAUJO, Murilo Marçal de. Adaptação automatizada de páginas web para prover acessibilidade para pessoas com deficiência visual. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2025. |
| Resumo: | A acessibilidade web é um direito fundamental, mas ainda mal implementado em muitos sites. Este trabalho desenvolveu uma extensão para o Google Chrome que usa modelos de linguagem (LLMs) para corrigir automaticamente falhas de acessibilidade sem alterar o código original. A pesquisa é aplicada, com delineamento experimental baseado em Design Science Research, utilizando sites governamentais avaliados pelo AccessMonitor. Os testes mostraram aumento na pontuação de acessibilidade de 6,83 para 7,70, representando um ganho de 12,8%. A ferramenta conseguiu corrigir elementos como estrutura semântica, atributos ARIA e navegação. A solução desenvolvida integra inteligência artificial e acessibilidade, oferecendo uma solução prática e escalável. Isso facilita o acesso de pessoas com deficiência visual à informação digital e contribui com avanços técnicos na área. |
| Abstract: | Web accessibility is a fundamental right, yet it remains poorly implemented on many websites. This work developed a Google Chrome extension that uses large language models (LLMs) to automatically fix accessibility issues without altering the original source code. The research follows an applied approach with an experimental design, structured through Design Science Research, and uses Brazilian government websites evaluated by AccessMonitor. Tests showed an improvement in accessibility scores from 6.83 to 7.70, representing a 12.8% increase. The tool successfully corrected elements such as semantic structure, ARIA attributes, and navigation landmarks. The developed solution integrates artificial intelligence and accessibility, offering a practical and scalable solution. It enhances access to digital information for visually impaired users and contributes to technical advancements in the field. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39569 |
| Aparece nas coleções: | DV - Engenharia de Software |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| adaptacaoacessibilidadedeficienciavisual_resumo.pdf | 74,54 kB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.