面向神经发展障碍的生产力提升：基于 ADHD 患者专业人士的人类在回环中的系统与 AI 框架
人机交互
2025-07-10 v1
摘要
IT 和知识型部门的数字工作环境要求高度的注意力管理、任务切换和自我调节。对于 ADHD 患者，这些环境常放大注意力盲区、数字干扰、情绪反应和执行功能障碍等挑战。这些个体倾向于偏好低接触、易用的日常任务干预措施。传统生产力工具往往无法支持神经发展差异和过载经验的专业人士。本文提出一种融合系统思维、人类在回环设计、AI/ML 和隐私优先自适应代理的框架，以支持 ADHD 患者用户。该助手通过本机 ML 探测标签用量、应用程序焦点和不活跃状态。使用这些线索推断注意力状态并提供 nudges、反思提示或基于责任的存在感（body doubling），以在不造成干扰的情况下帮助调节。该方法从注意力受动态反馈环路塑造的角度进行技术论证，结果是一种可复制的模型，用于在高干扰工作环境中提供自适应、包容性支持工具。
引用
@article{arxiv.2507.06864,
title = {Toward Neurodivergent-Aware Productivity: A Systems and AI-Based Human-in-the-Loop Framework for ADHD-Affected Professionals},
author = {Raghavendra Deshmukh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.06864},
year = {2025}
}