Learning Through Spiritual Encounters
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study built upon prior research on spirituality in higher education and was informed by my own interests in spiritual memoir. The study used heuristic phenomenology and narrative research methodologies to explore how attentiveness, willingness, and responsiveness are present when learning takes place through spiritual encounters. In Phase 1, 140 Canadian adults responded to a survey asking whether respondents had a self-identified spiritual encounter that taught them something. The questionnaire also included questions about the nature of the learning, spiritual identity, comfort levels discussing spirituality, and the impact of COVID-19. In Phase 2, 10 participants from Phase 1 were interviewed, resulting in first-person narratives co-created by myself and the participants. A multi-layered process of coding was undertaken on the full data set, which included the questionnaire responses and the narratives. Twelve themes emerged, suggesting that learning from spiritual encounters often happened at times of death and dying, involved a voice or a presence, took place in the natural world, and/or involved a heightened awareness of the body, senses, and emotions. Participants were often willing to ask questions or to take leaps of courage. In response to a spiritual encounter, participants reported making lifestyle or identity changes. The study suggested that spiritual encounters are not ineffable; many participants were precise with language and thoughtful in their descriptions. Other factors, such as fear of ridicule or judgement, respect for their own boundaries, or another’s capacity to receive their story with care, influenced their decision to share. This research suggested that the conceptual framework of attentiveness, willingness, and responsiveness, related to Quaker processes of spiritual discernment, may be a useful reflexive tool in approaching learning through spiritual encounters. Implications for professionals working in education, healthcare, wellness settings, ministry, and sustainability were explored. New reflections on work cited in the literature were also discussed, including implications for graduate courses on spirituality in adult education, spiritual autobiography, and future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».