受难周|精选读经计划及耶稣行程详图

2018 年 3 月 27 日 香柏领导力

作者 | 王林(Franklin Wang)北京锡安教会牧师,目前为美国惠顿大学(Wheaton College)研究院旧约博士候选人

文章来源 | 今日佳音


编 者 按 

本文作者为加深读者对受难周的理解,为我们罗列出三种分解圣经的特色读经计划。

  • 《拜占庭读经表(格里高利版)》的重点是福音书,强调耶稣的实际经历。

  • 《拜占庭读经表(尤利安版)》则强调先知以赛亚对弥赛亚的神学解释,以及创世神学、智慧文学的观点,这些强调让我很意外,也很有启发。

  • 《圣公会读经表》则既有福音书对耶稣行程的记载,也有《以赛亚书》的神学观点,同时还引用《诗篇》的灵修,以及新约书信中对“圣受难周”的反思,也相当有特色。


教会灵修传统中这些读经默想,在经文的广度和神学的联系上给了作者很多的亮光。作者谨以此文,纪念那为我们受苦的救主,以及所有在受难周愿意读经、祷告、默想、并且向耶稣敞开心怀的人。



中文“受难周”原名来源

“圣受难周”(τῶν ἁγίων παθῶν)

简称“圣周”(the Holy Week);这一周又被称为:

  • “救赎受难周”(τοῦ σωτηρίου πάθους)、

  • “十架逾越节”(πάσχα σταυρώσιμον)、

  • “罚罪周”(the penal week)、

  • “赎罪周”(hebdomas indulgentiœ)

有证据表明,公元二世纪末期的爱任纽(Irenaeus)提到了对“圣受难周”的纪念,公元四世纪早期活跃的教会历史学家尤西比乌(Eusebius)描述受难周是从使徒时代开始就被纪念的(《教会史》Historia Ecclesiastica,卷二,17节)。传统中对受难周的纪念由来已久,因而形成了一些值得回顾和深思的经典。


我在此选取了三个各有特色的读经计划。《拜占庭读经表(格里高利版)》的重点是福音书,强调耶稣的实际经历。《拜占庭读经表(尤利安版)》则强调先知以赛亚对弥赛亚的神学解释,以及创世神学、智慧文学的观点,这些强调让我很意外,也很有启发。《圣公会读经表》则既有福音书对耶稣行程的记载,也有《以赛亚书》的神学观点,同时还引用《诗篇》的灵修,以及新约书信中对“圣受难周”的反思,也相当有特色。这三份读经表见下图:


▲王林牧师制作(可点击放大)


我们新教(Protestant Churches,中文翻译为“基督教”)比较强调福音书的记载,对耶稣这周的具体事件有更多的分析和强调。我在档案中发现多年前收到一份“受难周经文默想表”,不知是谁所做,很详细,值得参考,整理后也放在下图。较传统经典,这个表的经文范围较窄,对《圣经》中相关受难周的预言、神学铺垫、默想、教会反思涉猎的有限,但对于不熟悉受难周事件的肢体是一个很好的开始。


▲抱歉不知此表是何人所做了


耶稣这一周的行程我们大致可以还原,我所找到的一张最清楚的图表是英文版的,抱歉实在没有时间和恩赐将此图改为中文版,因此直接引用如下。网络上也有一个中文版的受难周行程图,相对比较简易,也附在这里,供大家参考。


▲Grissom Fred A. “Holy Week.” Edited by Chad Brand, and etc.. Holman Illustrated Bible Dictionary. Nashville, TN: Holman Bible Publishers, 2003.


▲图片来源网络


我们所传的,有谁信呢?

耶和华的膀臂向谁显露呢? 

他在耶和华面前生长如嫩芽,

像根出于干地。

他无佳形美容,

我们看见他的时候,

也无美貌使我们羡慕他。

他被藐视,被人厌弃,

多受痛苦,常经忧患。

他被藐视,

好像被人掩面不看的一样。

我们也不尊重他。

他诚然担当我们的忧患,

背负我们的痛苦。

我们却以为他受责罚,

被神击打苦待了。

 --《以赛亚书》 53:1–4


愿神祝福所有相信这话的人,在受难周大得上帝的光照与恩典!阿们。



视频 | 安平证道







——   战善战   尽程途   守主道   ——


执行编辑:ChengSun

初编:ChengSun

校对: Deborah

美编:Deborah





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Addison Lin Wang (王林) 博士将于今年 12 月份加入香港科技大学广州校园,担任人工智能学域助理教授。王老师毕业于韩国科学技术院 (KAIST)(获得院级最佳博士毕业生奖)。他现在在 KAIST 视觉智能实验室从事博后研究。他的主攻方向是基于新型相机的视觉(event camera, infrared camera, 360 camera, etc.)。这些研究目前在内地及香港处于研究的最前沿,旨在打破传统视觉的局限性。他也同时研究针对视觉智能系统(自动驾驶,机器人)的深度学习方法,例如知识蒸馏,半监督,自监督学习。王老师同时也在研究基于视觉的增强现实/Metaverse 方法并致力于用于视觉智能系统。
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