Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) is identified as the most prevalent neurodivergent condition in the construction industry. While the construction industry may broaden employment opportunities, little is known about how ADHD traits shape workers' performance, sustained attention, and situational awareness in dynamic job-site environments. This work presents an exploratory interview study aimed at understanding how ADHD traits influence construction-specific productivity and how future interventions can reduce challenges while amplifying strengths. We conducted semi-structured interviews with construction workers with ADHD, safety managers, and ADHD researchers to capture their perspectives on attentional demands, task coordination, and workplace adaptation. As part of these discussions, participants also reflected on the potential of combining artificial intelligence (AI) and virtual reality (VR) to support future ADHD workers. Our analysis identifies two overarching themes: (1) workplace challenges, capturing difficulties that arise from both the nature of construction work and the specific needs of ADHD workers, and (2) productivity support strategies, describing effective methods to sustain focus and task engagement. Further, we derive design requirements for AI and VR-enabled interventions that provide adaptive attentional scaffolding, mediated social presence, and motivational support. We conclude by discussing how these insights can inform the future development of ADHD productivity enhancement support.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

从Idea构想到论文发表:AI for Research全链路综述与实践
专知会员服务
25+阅读 · 2025年7月21日
《Engineering》:从数据到AI药物研发
专知会员服务
46+阅读 · 2023年5月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
论文浅尝 | 虚拟知识图谱:软件系统和应用案例综述
开放知识图谱
15+阅读 · 2019年5月7日
Attention!注意力机制模型最新综述
中国人工智能学会
18+阅读 · 2019年4月8日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
基于注意力机制的图卷积网络
科技创新与创业
74+阅读 · 2017年11月8日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
26+阅读 · 2018年9月21日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:29
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:21
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
9+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
从Idea构想到论文发表:AI for Research全链路综述与实践
专知会员服务
25+阅读 · 2025年7月21日
《Engineering》:从数据到AI药物研发
专知会员服务
46+阅读 · 2023年5月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
论文浅尝 | 虚拟知识图谱:软件系统和应用案例综述
开放知识图谱
15+阅读 · 2019年5月7日
Attention!注意力机制模型最新综述
中国人工智能学会
18+阅读 · 2019年4月8日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
基于注意力机制的图卷积网络
科技创新与创业
74+阅读 · 2017年11月8日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员