孔子說的「不如己者」是什麼意思？錢、楊兩位先生沒有譯解，只是依原文照錄；劉教授的翻譯就譯得明白： anyone who is not as good as you，就是「比不上你好的人」。
雍正是愛新覺羅氏中最勤力的皇帝，甚至是中國史上最勤於朝政的皇帝，在位13年沒有南巡或遊樂打獵，享受人生，卻是埋頭苦幹批閱奏摺。
「世說論語」全港學界徵文比賽，8月31日在浸大饒宗頤國學院舉行頒獎禮。
不同年紀的學生都有能力看懂《論語》，也會有不同的感悟！大道至簡，正是《論語》的魅力所在！
北宋經學家邢昺之《論語義疏》承襲皇侃之疏，南宋理學家朱熹同之，影響深遠，束脩為十脡乾肉之說幾成定詁，至清，劉寶楠父子編輯之《論語正義》也奉邢朱之說為正義。《論語》中，束脩的意思是否就是用作學費？
通識教育教曉了我們批判思維，但一切的批判乃建基於多看多聽多讀。常言道，「讀萬卷書，不如行萬里路」，從香港來到山東，讓我們看到了綿延2000多年的孔孟文化在21世紀的真切反映。
《論語》和詩格律是腹有詩書問答比賽兩大主題，何文匯教授表示，前者代表修身之道，後者則代表為學之道。通過比賽學生可以學習到孔門四科其中兩大範疇，獲益良多。
中國文化悠久深厚，蘊含無盡智慧與魅力。然而，在現代社會中國文化的傳承與推廣面臨不少挑戰，因此腹有詩書──全港小學校際中國語文常識問答比賽應運而生。本次我們有幸訪問首席顧問何文匯博士，與大家分享心聲。
何文匯教授認為「一個人的文化根柢深厚，文化枝葉就會茂盛，果實就會健碩。學生如能從小浸淫在我國深厚的文化中，將來為人處事，會有很強大的文化自信做後盾。」他相信通過比賽，學生們會開闊視野，學有所成。
《論語》和詩格律是腹有詩書問答比賽兩大主題，何文匯教授表示，前者代表修身之道，後者則代表為學之道。通過比賽學生可以學習到孔門四科其中兩大範疇，獲益良多。
「你早晨懂得了一個為人之道的道」，說明你早晨之前還不「懂得為人之道的道」，晚上就死了，這一輩子從未依「為人之道的道」而活，怎麼就「沒有白活這一輩子」呢？
現正接受報名。歡迎全港小學教師、有意參加第四屆腹有詩書中國語文常識問答比賽師生、有興趣之家長及各界人士報名參加。
讀《論語》愈早愈好，愈多愈好。《弟子規》是最經典的童蒙教材，內容就是以《論語·學而篇》中的一句話語擴展而成。
孔子說「不學《詩》，無以言」，筆者認為，不懂《論語》，則無以了解中華文化。《論語》是我最喜歡看的一本書。
老子觀察問題就是與眾不同，人們往往通過肯定的方式思考問題，而老子卻是用否定的方式思考問題。我們往往只能看到事物的正面，而老子卻能看到它的反面。孔子後來也將老子的心法傳授給他的弟子。
孔孟已經沒有力氣追隨今人，但我們依然竭力不捨地將萬事萬物比附孔孟，用心良苦，其實也就是為了證明孔孟學說到了今天依然「有用」。
父母與子女之間，再非父母要求子女盡孝便可，而是雙向的互動關係。家庭和諧絕對是家庭成員之間的互動，不能要求只有單方面的付出。
學佛若想付出自己最大的力量去為眾生服務，一定要先破除小我的障礙。好像一隻雛雞必須啄破蛋殼，才能脫殼而出，然後從小雞長成大雞，繼續延續新生命。
教師們必須勇敢地迎接變化，學會適應新的教育模式，才能在未來的競爭中立於不敗之地。
赤松黃大仙祠位於九龍東黃大仙，佔地約1萬8000平方米。除主殿外、還有三聖堂、從心苑、九龍壁等，各具建築特色，祠內的牌坊亦充分表現中國傳統文化。
在這些爭奪資源的過程中，一個國家或群體的綜合競爭力是決定成敗的關鍵，其中尤以科技為主。當年鄧小平專注於科技和教育，如今大家都能體會到他當年的智慧和遠見，奠定了中華民族復興的基礎。
在這一年之末攀青山，在途中看看周遭的風光，想想一年的時光我們學習到什麼？
為慶祝香港回歸祖國25周年，國際知名指揮家兼作曲家麥家樂特別創作了融合古今、東西方元素的《孔子傳》，這齣以西方藝術體裁講述中國古代教育家故事的五幕歌劇已於11月22日假香港大會堂音樂廳順利首演。
許多人對於孔子如何教導自己的親兒深感興趣。《論語》的〈季氏篇〉第13章就有一次十分有趣的記錄。
疫情肆虐，賦閒在家，時間比起過去可以有更好的運用，因而寫了一些小文章，並且匯集成書，作為疫情下的註腳。其中包括了對大學生的勉勵，更多的是涵泳在大學人文景觀與自然風物裏的體悟。
孟子與荀子的論述風格有所差別，或與時代背景、社會角色及個人性情有關，不過對於儒家學說和中國文化都同樣發揮了拓展和延伸的作用，令人嘆為觀止。
本文所列舉的三句話，絕非在社會取勝之方。而是善與人和、得道多助的待人接物態度。
高中生在DSE之後便離校，我們是不是讓在他們離校前接觸到一點哲學的知識，知道哲學是什麼，特別是中國哲學呢？
正值疫情期間，不妨學學粵語如何生動表達「傳染」一詞？「窒頭窒勢」這個經典的罵人句子，又是如何得來？
《論語．學而》曰：「學而時習之，不亦悦乎。」仿效人類，人工智能系統一經開發後要盡快付諸應用，並以滿足用戶需求為首要任務。但「學無止境」，所以人工智能系統亦應持續學習。
