Christ-Centered Reasoning: A Platform and Framework for Integrating Christian Faith into Higher Education.
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Christian faith in higher education can be challenging, as the parameters and scope of integration are not always clear. Notably, the term ‘integration’ has been overused and/or thrown around without distinction within the Christian Liberal Arts halls of learning. Generally, no principles are provided for integration in terms of curriculum, pedagogy, or learning; hence, a clear articulation is required regarding what integration entails with respect to curricula, learning, and pedagogy. There is also an urgent need to theorize integration practically and pragmatically within higher education, particularly in relation to inquiry methodologies and discipline-specific specializations. One way to theorize and conceptualize the notion of integration more pragmatically is through Christ-Centred Reasoning (CCR). CCR theorizes that Christ's-making (i.e., universal knowledge, recognizing that YAHWEH is the Creator of all things), Christ's-cosmos (i.e., sciences, a beginning attempt to know the mind of the ELOHIM), and Christ's-ways (i.e., the basis for all support, service, care, ethics, morals and social justice processes) as three constructs which provide the much-needed scope and parameters for integration. Each component of CCR—Christ's-making, Christ's-cosmos, and Christ's-ways — both collectively and individually, encompasses a comprehensive and nuanced understanding of various fields of study and areas of specialization (i.e., humanities, mathematics, sciences, and philosophies). Thus, in valuing Christ's-making, knowing Christ's-cosmos, and applying Christ's-ways, CCR brings together and unites all ‘logies’ (i.e., knowledge) in the one category of Christ. CCR enables Christ to be at the center of reasoning, human experience, and valuing reality, allowing for a seamless integration of epistemologies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».