Das Wichtigste zuerst und klar ausgesprochen: Der lange, zähe Streit darüber, ob Browser Mathematik nativ rendern sollten, ist beigelegt. Firefox rendert MathML seit den frühen 2000er Jahren; WebKit lieferte 2013 eine brauchbare Implementierung in Safari; der Nachzügler Chromium landete MathML Core schließlich in Version 109 im Januar 2023. Diese eine Version hat die Plattform entsperrt: Bis Mitte 2026 sprechen die großen Browser-Engines auf jedem Desktop und fast jedem Telefon MathML als erstklassige Sprache. Der Ausweg, auf den sich das Web fast zwanzig Jahre lang standardisiert hatte — Mathematik als Bild rendern mit einem alt-Attribut, dem Screenreader-Nutzerinnen und -Nutzern blind vertrauen müssen —, ist nicht länger die verantwortungsvolle Standardlösung.

Was sich 2023 verändert hat, ist enger gefasst als die Schlagzeile vermuten lässt. Chromium hat nicht das gesamte MathML 3 implementiert; es hat MathML Core implementiert, eine Teilmenge, die bewusst auf die Elemente beschränkt wurde, die Browser zuverlässig rendern können und die assistive Technologien navigieren können. Elementary-Math-Layout (schriftliche Division, Überträge, gestapelte Addition) ist nicht in Core enthalten. Zeilenumbrüche innerhalb einer langen Gleichung sind in Core, aber die Heuristiken sind konservativ. Einige erweiterte dehnbare Operatoren werden weiterhin engine-übergreifend inkonsistent gerendert. Aber das Skelett — Brüche, Wurzeln, Indizes und Hochstellungen, Matrizen, Integrale, Summen, das Operatorwörterbuch — ist jetzt in jeder relevanten Engine vorhanden.

Die Konsequenz für die Barrierefreiheit ist unmittelbar. Eine Seite, die MathML direkt in das DOM ausgibt, liefert einen semantischen Ausdruck, den ein Screenreader vorlesen, navigieren und mit unterschiedlichem Ausführlichkeitsgrad erneut vorlesen kann. Eine Seite, die ein Bild mit einem alt-Attribut ausgibt, liefert einen einzigen Satz, in den die Screenreader-Nutzerin oder der -Nutzer nicht einsteigen, den sie oder er nicht erneut vorlesen lassen und den sie oder er nicht in einen Rechner kopieren kann. Zehn Jahre lang war der Kompromiss real, weil Chromium kein MathML rendern konnte und der Fallback auf Bilder weniger kaputte Seiten bedeutete. Dieser Kompromiss gilt nicht mehr.

MathJax war die Brücke, die Mathematik im Web während der langen Chromium-Lücke lesbar hielt. Seit seiner ersten Veröffentlichung im Jahr 2010 nahm MathJax LaTeX oder MathML in der Quelle entgegen und erzeugte daraus gestaltetes HTML oder SVG, das jeder Browser rendern konnte. Für den Großteil seiner Geschichte war es die primäre Rendering-Schicht für mathematische Inhalte im Web — Wikipedia, arXiv, MathOverflow, Stack Exchange und die große Mehrheit akademischer Publishing-Plattformen lieferten MathJax auf jeder Seite aus.

Die Rolle, die MathJax 2026 spielt, ist eine andere. Da Chromium MathML nativ rendert, ist der Job als Renderer der letzten Instanz erledigt. Was MathJax jetzt tut — und besser tut als alles andere — ist, sich vor Legacy-LaTeX-Quellen zu setzen und sie in sauberes MathML umzuwandeln, das der Browser direkt rendert. Seine Versionen v3 und v4 wurden mit diesem Ziel neu geschrieben: Der LaTeX-Eingabe-Parser ist ausgereift, die MathML-Ausgabe ist standardkonform, und die Laufzeitumgebung kann so konfiguriert werden, dass sie MathML ausgibt und dann zurücktritt, um dem Browser die Layout-Arbeit zu überlassen. Die Bibliothek ist größer als gewünscht auf einer kritischen Seite, ist aber der zuverlässigste LaTeX-zu-MathML-Konverter im Web.

Die meisten mathematischen Inhalte im Web haben irgendwo vorgelagert eine LaTeX-Quelle. Die Frage ist, wo die LaTeX-zu-MathML-Konvertierung stattfindet — zur Build-Zeit, zur Laufzeit oder nie. Das Muster, das in jeder Barrierefreiheitsdimension gewinnt, ist die Build-Zeit-Konvertierung zu MathML, wobei das gerenderte MathML direkt in das Seiten-HTML ausgegeben wird. Das Muster, das in jeder Dimension verliert, ist das Ausliefern eines Bildes eines LaTeX-Renderings mit einem alt-Attribut, das die Gleichung umschreibt.

Das Rendern der Mathematik ist die halbe Miete. Die andere Hälfte ist die Navigation: Eine lange Gleichung kann nicht in einen einzigen gesprochenen Satz linearisiert werden, ohne dass die Leserin oder der Leser den Faden verliert. Jeder große Screenreader liefert heute einen „Mathematik-Modus“, der es der Nutzerin oder dem Nutzer ermöglicht, in einen Bruch einzusteigen, entlang des Zählers zu schreiten, in einen Index abzusteigen, zum übergeordneten Ausdruck zu springen und den aktuellen Teilausdruck mit einem anderen Ausführlichkeitsgrad erneut vorlesen zu lassen. Die Implementierungen unterscheiden sich in Reife, in den Tastenkombinationen und — entscheidend — in der Sprachregelbibliothek, die sie gemeinsam nutzen.

Hinter fast jeder modernen Mathematik-Sprach-Erfahrung im Web steht ein Projekt, von dem die meisten Ingenieurinnen und Ingenieure noch nie gehört haben: die Speech Rule Engine, kurz SRE. SRE begann Mitte der 2010er Jahre im ChromeVox-Team von Google und ist heute eine Open-Source-Bibliothek, die hauptsächlich von Volker Sorge gepflegt wird. Sie nimmt MathML entgegen und gibt eine strukturierte gesprochene Form aus — in mehreren Sprachen, mehreren Ausführlichkeitsstufen und mehreren Regelsets (MathSpeak, ClearSpeak, ChromeVox-classic). Sie ist auch die Engine, die das Mathematik-Navigationsverhalten antreibt, das MathJax auf seiner eigenen gerenderten Ausgabe exponiert, und sie wird sowohl von MathCAT als auch von mehreren Browser-seitigen Barrierefreiheitsexperimenten referenziert.

Der Grund, warum SRE als Infrastruktur wichtig ist: Ohne eine kanonische Aussprache-Bibliothek würde jeder Screenreader seinen eigenen Weg erfinden, x zum Quadrat plus y zum Quadrat gleich r zum Quadrat zu sagen. Mit SRE konvergieren die großen Implementierungen auf einen kleinen Satz sanktionierter Regelsets — was bedeutet, dass eine Lehrkraft, die eine Gleichung in einem Lehrbuch-Autorwerkzeug schreibt, grob vorhersagen kann, wie eine Schülerin oder ein Schüler, die oder der NVDA, JAWS oder ChromeVox verwendet, sie hört. Die Konvergenz ist nicht vollständig — VoiceOver ist der Ausreißer —, aber sie ist real und wächst.

Das allgemeine Prinzip — MathML ausliefern, aus LaTeX zur Build-Zeit konvertieren wenn möglich, SRE für die Sprachausgabe nutzen — gilt für jeden Dokumenttyp. Die Details verschieben sich je nach Oberfläche. Im Folgenden finden sich konkrete Empfehlungen für die vier Dokumentklassen, die Barrierefreiheitsteams am häufigsten ausliefern.

Mathematik-Barrierefreiheit im Web war die langsamste der großen Barrierefreiheitsfronten in ihrer Entwicklung. Die Standards waren 1998 bereit. Die Screenreader waren Mitte der 2000er Jahre, auf grundlegende Weise, bereit. Die Browser-Engines brauchten bis 2023. Die Integration zwischen diesen drei Schichten — Markup, Rendering, Sprache — klickte erst in der zweiten Hälfte dieses Jahres wirklich zusammen, als MathCAT MathPlayer in NVDA ersetzte, als JAWS dasselbe Backend übernahm und als ChromeVox und MathJax auf denselben zugrundeliegenden Speech Rule Engine konvergierten.

Die verbleibende Arbeit liegt an den Rändern. Elementary-Math-Notation ist nicht in MathML Core enthalten, und die Plattformen, die frühe Arithmetik lehren, müssen weiterhin auf MathML-3-Extensions oder auf Bilder zurückgreifen. VoiceOvers Mathematiknavigation ist brauchbar, aber weniger granular als das, was Windows-Nutzende erhalten. Browser-Zeilenumbrüche innerhalb sehr langer Gleichungen sind konservativ, und einige dehnbare Operatoren werden weiterhin ungleichmäßig engine-übergreifend gerendert. Das sind reale Probleme, die es wert sind, gelöst zu werden. Sie sind nicht dieselbe Art von Problem wie „Chromium kann Mathematik überhaupt nicht rendern“ es für das Jahrzehnt vor 2023 war.

Für ein Engineering-Team, das 2026 eine neue Produktoberfläche mit mathematischen Inhalten entwickelt, ist der vertretbare Standard: MathML ausgeben, aus LaTeX zur Build-Zeit generieren wenn die Quelle es erlaubt, auf MathJax v4 für Legacy-LaTeX zurückfallen, das nicht vorverarbeitet werden kann, und dem Screenreader-Stack — NVDA plus MathCAT, JAWS plus MathCAT, ChromeVox plus SRE, VoiceOver nativ — vertrauen, die Sprachschicht zu übernehmen. Der lange Weg ist nicht zu Ende. Aber zum ersten Mal führt er irgendwohin, das man lesen kann.