Change agent teaching for interreligious collaboration in Black Lives Matter times
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interreligious discourse opens ways to discover how shared justice values and ethical actions can inform our responses amid the unjust disparities that privilege some and marginalize many. At present, we live in a public landscape of societal dissonance that heightens the urgency for people with theological grounding to bridge collaborative public witness among varied religious traditions. I describe “Black Lives Matter times” as a present expansive era in which the stew of public tension, stirred by decades of structural disparities, link religion and politics to an agenda to dismantle equitable public policies after the Civil Rights era. My goal for writing Change Agent Church in Black Lives Matter Times: Urgency for Action (2020) is to encourage practitioners and educators to prepare for public justice ministry that I call public witness . The book offers analytical discussion points for critical reflection and a toolkit of process methods to mobilize for public justice roles and strategic actions as collaborative change agents. In this article, as in the book, public witness is described as “faith‐informed commitment to take action in solidarity with the marginalized, and to help mobilize change” (2). As the title conveys, the term change agent signifies “the ways in which clergy and interfaith leaders could exemplify a public justice ethic as motivational catalyst” (6). To prepare for “change agent teaching” shifts from teacher‐centered lectures to a learner‐centered focus to build core competencies for interactive relational engagement. Change agent teaching of religion and theology can connect faith and praxis, as theopraxis, to frame justice components of public witness. As well, interactive learning helps to develop competencies under two rubrics: contextualization and conscientization. (a) Contextualization connects experiential narratives to respect lived experiences at the intersections of our individual and collective identity. (b) Conscientization raises awareness with inclusive scrutiny of issues to articulate how theological and ethical values or theoethics influence our actions. This article focuses on pedagogical approaches and process methods to teach and learn about the change agent role of public witness to support an ethos of restorative justice as understood across faith traditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».