In this paper, we describe the research on how perceptual load can affect programming performance in people with symptoms of Attention Deficit / Hyperactivity Disorder (ADHD). We asked developers to complete the Barkley Deficits in Executive Functioning Scale, which indicates the presence and severity levels of ADHD symptoms. After that, participants solved mentally active programming tasks (coding) and monotonous ones (debugging) in the integrated development environment in high perceptual load modes (visually noisy) and low perceptual load modes (visually clear). The development environment was augmented with the plugin we wrote to track efficiency metrics, i.e. time, speed, and activity. We found that the perceptual load does affect programmers' efficiency. For mentally active tasks, the time of inserting the first character was shorter and the overall speed was higher in the low perceptual load mode. For monotonous tasks, the total time for the solution was less for the low perceptual load mode. Also, we found that the effect of perceptual load on programmers' efficiency differs between those with and without ADHD symptoms. This effect has a specificity: depending on efficiency measures and ADHD symptoms, one or another level of perceptual load might be beneficial. Our findings support the idea of behavioral assessment of users for providing appropriate accommodation for the workforce with special needs.


翻译:本文研究视觉负荷如何影响伴有注意缺陷/多动障碍(ADHD)症状个体的编程表现。我们要求开发者完成Barkley执行功能缺陷量表评估,该量表可指示ADHD症状的存在及其严重程度。随后,参与者在集成开发环境中分别完成高认知激活型编程任务(编码)与单调型任务(调试),并处于高视觉负荷模式(视觉杂乱)与低视觉负荷模式(视觉清晰)下。开发环境配置了我们编写的插件,用于追踪效率指标(包括时间、速度与活动量)。研究发现视觉负荷确实影响程序员的效率:在认知激活型任务中,低视觉负荷模式下首次字符插入时间更短且整体速度更高;在单调型任务中,低视觉负荷模式的解决方案总耗时更少。同时,我们发现视觉负荷对程序员效率的影响在伴有与不伴有ADHD症状的群体间存在差异。这种影响具有特异性——根据效率指标与ADHD症状的不同,特定水平的视觉负荷可能产生促进作用。我们的发现支持通过用户行为评估为特殊需求劳动力提供差异化适配方案的思路。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:06
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:31
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:49
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
13+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
6+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
7+阅读 · 6月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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