在打造学习体验或构建技术时，我们很容易关注速度、范围和风格。但是，如果您的解决方案并非适用于所有人，该怎么办？
这就是科技领域无障碍和 哈萨克斯坦电话号码表 公平倡导者Rain Hinkle在最近的 ELB Learning 网络研讨会上探讨的问题。Rain 的研讨会旨在挑战每个人重新思考自己的设计方法。它不仅仅是一份清单；而是一场范式转换式的考察，探讨如何通过有意识的设计选择为所有参与者创造更具包容性、更实用的解决方案。
为可访问性和公平性而设计不仅仅是做适当的事情；它还涉及构建更好的体验，不会有意（或无意）排除任何人。
无障碍设施不应事后才考虑
学习和产品开发中最重要的问题之一是，可访问性通常来得太晚，甚至根本不来。很多时候，屏幕阅读器兼容性、替代文本或颜色对比度考虑等功能是在核心体验发布很久之后才添加到后续版本中的（或者根本没有添加）。
等待考虑可访问性是一个错误，会浪费时间、金钱和信任。从一开始就将这些决策融入到您的设计中会更有效率，也更有影响力。这可能意味着调整您的用户研究以包括更多样化的参与者，使用辅助技术进行测试，或者质疑人们将如何使用您的解决方案的假设。
当可访问性成为您基础的一部分而不是改造时，您的最终用户从一开始就获得了授权，结果不言而喻。
公平与平等
公平与平等之间有什么区别？是有区别的，而且区别很大。平等意味着给予每个人同样的东西。它源于“equal”这个词，意思是数量、大小、程度或价值相同。而公平则意味着给予人们成功所需的东西。在学习或技术环境中，这可能意味着提供灵活的格式、自适应工具或代表各种身份和经验的内容。
这也意味着仔细考虑谁可以使用，谁不能使用你的培训或工具。想想谁会被排除在外或难以参与。不考虑这些因素意味着你可能会无意中设置障碍。
一刀切的方法可能很便宜，看起来很有效，但它很少奏效。真正的公平需要从大规模分配转向有意识的包容。
无意识偏见与人工智能困境
随着人工智能在学习和科技领域日益深入，它带来了新的 如何利用彩信营销拓展您的在线业务 挑战：无意识偏见。人工智能工具会反映其训练数据，如果这些数据缺乏多样性或代表性，其结果可能会强化有害的模式。
这并不意味着我们应该回避人工智能，而是应该保持警惕。团队需要评估输入，测试盲点，并积极寻求那些可能受到意外影响的用户的意见。否则，可能会疏远甚至伤害那些不符合模型的用户。
在人工智能时代，实现无障碍需要更高程度的警惕和责任感，但回报是值得的。
代表性很重要（同理心也很重要）
这不仅仅关乎技术或界面。视觉和文化表达在帮助用户感受到被关注和支持方面也发挥着巨大的作用。一些简单的事情，比如在培训视频中使用多元化、更具包容性的角色，或者为用户偏好的名字和代词留出空间，都能建立起强烈的归属感。但这一切都不是凭空而来的。
最有效的团队是与人一起设计，而不是为他们设计。
这意味着要尽早并经常地听取各方意见，提出更深入的问题，并乐于接受反馈——即使反馈可能令人感到不适。同理心并非锦上添花；它是易于理解、公平设计的基石。而且，每个团队都可以实践，无论规模、预算或行业如何。
包容性的商业案例
虽然道德是融入包容性设计的有力理由，但它并非唯一原因。包容性本身也是明智的商业决策。面向更多人的培训能够带来更佳的绩效、更高的参与度并减少支持请求。能够适应更广泛需求的技术能够赢得更高的忠诚度和采用率。这其实是一道简单的数学题。
虽然前期投资无障碍功能可能需要更多时间和 俄罗斯号码列表 思考，但这比事后修复问题要经济得多。修改产品或重新培训团队需要时间、金钱和资源。第一次就做好才是明智而高效的。
从一开始就打造更好的产品
为无障碍和公平性而设计并非负担，而是一个机遇。这是一个创造更有效解决方案、触达更多用户并反映世界多样性的机会。通过及早提出正确的问题、有意识地进行测试并倾听真实的反馈，您就能构建出一个不仅有效，而且适合所有人的产品。