Personal Response System (PRS)

Personal Response System (PRS)

Begriffserklärung

Definition und Bedeutung

Ein Personal Response System (PRS) – auch Audience Response System oder Clicker-System genannt – ermöglicht es Teilnehmenden, über Handgeräte oder Smartphones auf Fragen zu antworten oder in Umfragen abzustimmen. Ergebnisse werden sofort aggregiert und angezeigt. PRS-Technologie wird in Vorlesungen, Unternehmensschulungen und Konferenzen zur Steigerung von Beteiligung und Interaktivität eingesetzt.

SlideLizard LIVE ist ein Personal Response System, direkt in PowerPoint integriert. Teilnehmer antworten auf Fragen und Umfragen in Echtzeit von ihren eigenen Smartphones.

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Andere Begriffe

Zwischenmenschliche Kommunikation

Interpersonale Kommunikation bezeichnet den Austausch von Informationen, Bedeutung und Gefühlen zwischen zwei oder mehr Personen. Sie umfasst verbale und nonverbale Signale und prägt Beziehungen in persönlichen wie beruflichen Kontexten. Effektive interpersonale Kommunikation erfordert aktives Zuhören, Empathie, klare Ausdrucksweise und die Fähigkeit, soziale Signale zu lesen und zu beantworten.

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Offene Fragen

Offene Fragen laden zu einer ausführlichen, unrestrukturierten Antwort ein – nicht zu einem einfachen Ja oder Nein. Sie beginnen typischerweise mit Wörtern wie 'Wie', 'Was', 'Warum' oder 'Erzählen Sie mir von'. In Präsentationen, Coachings und Forschungsgesprächen regen offene Fragen tieferes Nachdenken an und fördern einen reichhaltigeren Dialog.

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mLearning

Mobile Learning (mLearning) bezeichnet Bildungsinhalte und Lernerfahrungen, die auf Smartphones, Tablets oder anderen mobilen Geräten bereitgestellt werden. Es macht Lernen jederzeit und überall zugänglich und ist besonders effektiv für Außendienstmitarbeiter, verteilte Teams und Lernende mit unregelmäßigen Zeitplänen.

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Human-in-the-Loop (HITL)

Human-in-the-Loop (HITL) bezeichnet ein KI-Designmuster, bei dem ein Mensch an bestimmten Entscheidungspunkten einbezogen wird, um die Aktionen der KI zu prüfen oder zu genehmigen. HITL ergänzt KI-Guardrails als zentrales Governance-Prinzip im Enterprise-Agentic AI-Bereich: Es balanciert die Effizienz der Automatisierung mit der Verantwortlichkeit menschlicher Aufsicht.

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