Begriffserklärung
Game-Based Learning (GBL) nutzt Spielmechanismen – wie Punkte, Levels, Herausforderungen und Belohnungen – um Lerninhalte in einem ansprechenden Format zu vermitteln. Spiele motivieren durch Wettbewerb, Narrative und sofortiges Feedback und sind besonders effektiv für Skill-Training und Wissensvertiefung. Das Format reicht von einfachen Quiz-Spielen bis zu komplexen Simulationen für professionelle Trainingsszenarien.
SlideLizard LIVE bringt spielbasiertes Lernen in jede PowerPoint-Präsentation: Erstellen Sie Wettbewerbsquizze mit Scoreboards und geben Sie Teilnehmern sofortiges Feedback nach jeder Frage.
Mehr erfahren →Die Notizenseite in PowerPoint zeigt eine kleinere Version der Folie mit einem kleinen Bereich für Notizen unterhalb. In der Präsentation hat jede Folie ihren eigenen Notizenbereich. Während der Präsentation erscheinen die Notizen nicht am Bildschirm. Sie sind nur im Präsentationsmodus für den Präsentator zu sehen.
Learn moreMicrolearning vermittelt Lerninhalte in kurzen, fokussierten Einheiten – typischerweise 3 bis 10 Minuten lang. Statt eines langen Kurses werden einzelne Konzepte oder Fähigkeiten in kompakten Lernhäppchen vermittelt. Microlearning ist besonders effektiv für Wissensauffrischung, mobiles Lernen und Just-in-time-Training und lässt sich gut in den Berufsalltag integrieren.
Learn moreEin Multi-Agenten-System ist ein Aufbau, bei dem mehrere autonome KI-Agenten zusammenarbeiten und jeweils einen spezifischen Teil einer größeren Aufgabe übernehmen. Typischerweise koordiniert ein Orchestrator-Agent den Workflow, während Spezialagenten definierte Teilaufgaben ausführen. In Unternehmensumgebungen ermöglichen Multi-Agenten-Systeme die vollständige Automatisierung komplexer Workflows – von der Recherche über die Content-Erstellung bis zur Distribution.
Learn moreAgentic AI bezeichnet KI-Systeme, die autonom handeln, um mehrstufige Ziele zu erreichen – ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt auslösen muss. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die auf einzelne Prompts reagiert, plant Agentic AI selbstständig, trifft Entscheidungen und führt Aufgabensequenzen aus – oft in Verbindung mit externen Datenquellen und Tools. In Unternehmen wird Agentic AI zunehmend eingesetzt, um komplexe Workflows wie Reporting, Content-Erstellung und Kommunikation zu automatisieren. Im Bereich Präsentationen wird dieser Ansatz durch das Large Presentation Model (LPM) umgesetzt – ein agentisches KI-System, das den gesamten Presentation Cycle im Unternehmenskontext orchestriert.
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