Inhaltsverzeichnis zum Forschungs- und zum Implementierungsstand in der Praxis:

1. Verwendung in Standards und Applikationsprofilen

2. Feldbeschreibung und Empfehlung

2.1. Empfehlungen

Ein gutes Vorschaubild sollte mehrere Kriterien erfüllen:

1. Relevanz zum Inhalt / Zielgruppenorientierung

   • Das Bild sollte den tatsächlichen Inhalt oder das Thema gut widerspiegeln.

   • Es soll Interesse der Betrachter*innen wecken – z.B. Lehr- oder Lernbedürfnisse ansprechen.

   • Je nach Inhaltetyp (Material, Bildungsangebot, Bildungsanbieter, Lernort) kann dies unterschiedlich realisiert werden.

   • Beispiele: ansprechende Illustration, Diagramm oder Grafik, ein aussagekräftiges Foto, das den behandelten Inhalt veranschaulicht, oder eine kreative Infografik, die die Hauptkonzepte zusammenfasst. Bei Videos sind z.B. mehrere Vorschaubilder sinnvoll.

2. Klarheit, Einfachheit

   • Das Bild sollte klar und einfach sein, damit es auch in kleiner Größe gut erkennbar ist.

3. Unterscheidbarkeit zu anderen Inhalten

   • In Suchergebnislisten soll es Inhalte gut unterscheidbar und auswählbar machen.

4. Angemessen hohe Bildqualität

   • Bilder sollten in ausreichend hoher Qualität (Bildschärfe) verwendet werden, um sie für weitere Verwendungszwecke skalieren zu können, z.B. kleine Formate für Suchkacheln oder größere Formate für Einzelansichten.

   • Contentverwaltungen sollten nötige Bildauflösung unterstützen für übliche Darstellungsgrößen und für kleinere Darstellung die Bilder in guter Qualität (Bildschärfe) runterrechnen.

5. Gestaltung und auffällige Elemente

   • Farb- und Kontrastwahl sollte die Aufmerksamkeit erregen, aber dennoch angenehm sein.

   • Farb- und Formwahl können auch gut die Zielgruppe darstellen (für Kinder, für Erwachsene)

   • Häufige Sehbehinderungen, wie Farbenblindheit, sollten berücksichtigt, gegebenenfalls mit Prüftools geprüft, werden. (Link Beispieltool:https://barrierefreies.design/barrierefreiheit-interaktiv-testen/farbenfehlsichtigkeit-simulieren )

   • Elemente wie Gesichter oder emotionale Ausdrücke ziehen die Aufmerksamkeit besonders an, müssen aber zum Inhalt passen (s. Punkt 1.)

6. Text im Bild

   • Texte in Vorschaubildern sind problematisch. Bei automatischen Übersetzungen oder Vorlesefunktionen für Sehbehinderte gehen diese Informationen verloren.

   • Trotzdem sind Texte im Bildungsbereich oft hilfreich, wenn sie beispielsweise eine beschriftete Prinzipgrafik unterstützen (z.B. Diagramm)

   • Wenn Text im Bild verwendet wird, sollte er kurz, prägnant und gut lesbar sein und die Aussage des Bildes unterstützen.

7. Markenidentität

   • Manche von Quellen gelieferte Vorschaubilder integrieren die Markenidentität (z.B. Anbieterlogo). 

   • Dies ist eine ungünstige Dopplung, falls die Suchmaschine den Anbieter zusätzlich auf einer Suchergebnisanzeige darstellt.

   • Eine Anzeige einer Marke oder die Wahl eines bestimmten Corporate Designs kann Suchenden helfen, renommierte Inhalte zu finden (z.B. Sendung  mit der Maus).

8. Optimierung für Suchmaschinen

   • Die Bilddatei sollte mit relevanten Schlüsselwörtern benannt sein, die den Inhalt des Bildes und des dazugehörigen Artikels beschreiben.

   • Analog unterstützt eine gute ALT-Beschreibung die Auffindbarkeit.

9. Lizenz

   • Die Lizenz des Bildes muss klar sein.

   • Die von Material und Bild sollten zusammen passen. Die Lizenz für das Bild darf nicht restriktiver für die Verwendung, also nicht eingeschränkter sein als das Medium selbst.

2.2 Gute Vorschaubilder - do's and don'ts

hier können Positiv- und Negativbeispiele gesammelt werden.

2.3 Evidenz aus Nutzerfeedback und Tests

• Wie unterstützt dieses Metadatum die Auffindbarkeit?

  • Gute Vorschaubilder unterstützen die Auffindbarkeit, das zeigten Nutzerbefragungen.

  • Screenshots, die von Crawlern automatisch generiert werden, sind aber nicht immer hilfreich (und Cookie-Banner stören teilweise dieses Verfahren)

• Verwenden nutzende dieses Metadatum bei Suchvorgängen?

  • …

• Welche Praxis existiert bei der Erstellung dieses Metadatums seitens Nutzenden.

  • …

• Welche Anleitungen / Best practices sind in der Praxis wie erfolgreich?

  • …

2.4 Handhabung bei WirLernenOnline

WirLernenOnline (WLO) aggregiert Metadaten im deutschsprachigen Bildungsbereich, entwickelt moderne redaktionelle und technische Ansätze und Verfahren (u.a. Erschließung, Verbreitung, Qualitätssicherung). WLO ist die Lab-Version von edu-sharing, d.h. erfolgreich Erprobtes gelangt in die breite Anwendung bei edu-sharing Anwendern. 

Das Vorschaubild ist ein Muss für WLO-Suchqualität und Redaktionsqualität. Ein Cover/Vorschaubild ist die kleine Vorschau-Version des Inhalts. Es wird automatisch generiert, falls es im Zuge der Inhalteerschließung nicht von der Bezugsquelle (Feld: Vertrieb) übernehmbar ist. Nutzende haben die Möglichkeit, auf das Fehlen von Vorschaubildern über die "Fehler melden"-Funktion aufmerksam zu machen. Fehler werden vom Redaktionsteam von WirLernenOnline behoben und technische Probleme gelöst. 

Unschöne generierte Vorschaubilder werden bei Datensätzen mit Redaktionsqualität möglichst durch einen Screenshot oder einem frei lizensierten Bild ersetzt. Cover/Vorschaubilder sollten keine "Cookie-Akzeptieren"-Banner abbilden, was vor allem dann der Fall sein kann, wenn Crawler automatisiert Screenshots erstellen und nicht wirklich “erkennen”, was auf der Seite zu sehen ist. Deshalb sind Methoden der automatischen Erkennung von Cookie-Bannern nützlich und sinnvoll. Der Screenshot sollte informativ sein und gleichzeitig die Neugierde der Nutzenden wecken. 

Ideal Größe eines Screenshots:  500(B) x 288 (H) Pixel.

3. Automatische Generierung

3.1 Stand der Generierung und Validierbarkeit

In diesem Abschnitt werden maschinelle Methoden beschrieben, wie dieses Metadatum generiert werden kann. Außerdem werden maschinelle Validierungsmethoden für Nutzereingaben oder generierte Metadaten beschrieben.

• Generierung:

  • WLO erzeugt automatisch einen Screenshot der Webseite. Diese Funktion wird von den Crawlern oder beim Inhalte-Upload der Redaktionsumgebung gestartet. 
    Herausforderung: häufig werden Cookie-Banner bei der automatischen Generierung von Vorschaubildern abgebildet.

• Bisher sind keine Validierungsmethoden erprobt.

3.2 Anforderungen für aktuelle Weiterentwicklungen

Fachredaktionen wünschen sich bessere automatische Screenshots.

Ideen in Varianten:

• relevanter Ausschnitte des Lehr-/Lerninhalts, der Auskunft über den Inhalt gibt statt allgemeiner Screenshot der Seite, von der der Inhalt stammt oder

• aus KI-Inhaltsanalyse generiertes Motivbild, das Auskunft über den Inhalt gibt oder

• vorab redaktionell konfigurierbar je Quelle – z.B. Screenshot milchglasgefärbt im Hintergrund und Logo der Quelle und Inhaltetyp in den Vordergrund

3.3 Generierungs- und Validierungsideen sowie Konzepte

Varianten für Covergenerierung

1. Abfrage vorhandener Bilddatenbanken

2. Bildgenerierung mit KI. Aktuell ist die Qualität in Bezug auf die Qualitätskriterien noch unzureichend. Daran wird derzeit gearbeitet (s.u.)

3. Variante 1 und Nachbearbeitung mit KI oder mit Bildfilter.

4. Variante 1 / 2 / 3 als Vorschlag für eine Nutzereingabe

Bilddatenbanken

• WikiCommons via SPARQL-Abfragen - die Bilder sind nicht immer hochwertig und sollten gegebenenfalls durch einen Bildfilter verbessert werden.

• Pixabay hat eine API und recht hochwertige Bilder.

• Andere freie Datenbanken

Prompt-Engineering Tipps / Fazits

• standardisierte Beschreibungstexte (Metadatenfeld) können als Prompt-Bestandteile genutzt werden

• Prompt-Engineering – Welche Prompt-Variante zum Einsatz kommt, könnte prozedural programmiert werden oder mit einem Pre-Prompt ermittelt werden:

  • Ist der Bildungsinhalt Weltwissen, so könnte eine Informationsgrafik z.B. eine Kreisbewegung (Physik) zeigen.

  • Ist es Material für ein Lernformat – z.B. Kleingruppenarbeit, könnte eine Kleingruppe dargestellt werden, die an einem das Thema repräsentierenden Gegenstand arbeitet. Hierfür wären typische Lehr-/Lern-Formate zu clustern und gute Darstellungvarianten zu finden.

  • Ist es ein Bildungsangebot (z.B. Berufsausbildung), würde eine typische Berufssituation helfen und eine darüberliegende Visualisierung eines Bildungswegs und Zertifikats.

  • Ist es…

• Das Prompt sollte Variablen enthalten, z.B. die Bildungsstufe. So könnten für Kinder buntere und kindgerechte Darstellungen gewählt werden.

KI-Tools (schon erprobt oder in Arbeit):

• DALL-E

• IMAGEN

• Stable Diffusion

Validierung

• Überprüfung von möglichen Urheberrechtsverstoßen bei manuell hinzugefügten Bildern durch reverse image Suche (wie Google Lens, https://tineye.com/ )