中国常驻联合国教科文组织原大使衔代表杨进教授：学习型城市建设要“以学习者为中心”

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　　只有当每一次政策设计、每一笔资金投入都首先追问“这对学习者意味着什么”，全球学习型城市网络（GNLC）的愿景才能真正在中国城市扎根。

　　文/《在线学习》主笔 何曼

　　中国学习型城市建设已跨越“有没有”的初级阶段，步入“好不好”的深化攻坚期。在数字化与人工智能浪潮席卷全球、叠加“十五五”规划明确“2030年基本建成学习型社会目标”的背景下，如何跳出传统的“办学供给”思维，构建适配全生命周期、覆盖城乡全域的泛在学习生态，已成为教育领域与城市治理领域亟待破解的关键命题。本刊就此与中国常驻联合国教科文组织原大使衔代表、联合国教科文组织终身学习研究所原高级项目专家杨进教授进行了深度对话。

　　中国常驻联合国教科文组织原大使衔代表杨进教授

　　作为联合国教科文组织的全球学习型城市网络（GNLC）核心创建者之一，杨进深耕比较教育、终身学习国际政策、学习科学、数字技术以及AI与教育融合领域数十年，兼具国际前沿理论视野与学习型城市建设实操经验。在此次对话中，他直言不讳地指出，中国学习型城市建设的最大堵点并非技术或资金，而是治理者能否完成一次认知革命——从“以城市为主体”的管理思维，转向“以学习者为中心”的服务思维。

　　从“被教育”到“主动学”：

　　城市需要一场范式革命

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　　您多次强调“教育”与“学习”是两回事，主张从“终身教育”转向“终身学习”。这两字之差折射出怎样的理念差异？对学习型城市建设有怎样的启示？

　　 杨进：这个问题切中了当前教育变革的核心。从“终身教育”到“终身学习”，虽仅两字之差，却代表着从“供给中心”到“学习者中心”的范式革命。

　　“终身教育”强调教育机会的外部供给，即社会或教育机构“提供”教育机会，个人作为被动接受者参与，关注的是“教什么”和“如何教”。“终身学习”则强调内在驱动，学习者基于个人发展需求，主动发起并完成学习，关注的是“为何学”和“如何学会”。这标志着从“被教育”到“主动学”的根本转变。

　　终身教育被视为对传统教育体系的时间延伸，而终身学习则要求对整个社会系统进行生态化重构，打破学校、家庭、社会、工作场所之间的壁垒，倡导将整个社区、城市乃至社会构建成为无边界的支持性学习生态，让学习融入生活与工作的方方面面。

　　基于此，学习型城市的建设路径必须转变。传统的路径侧重建设教育机构、在线平台和数字化资源库，但缺乏内在驱动的教育机构和平台可能闲置。新范式要求城市治理者更加关注如何激发市民的内生动力：一是价值认同，塑造“学习即生活”的文化氛围，表彰学习型个人、家庭与组织；二是问题驱动，将学习与市民关心的真实问题，如职业转型、健康管理、社区治理等紧密结合，形成“学习—应用—获益—再学习”的正向循环；三是个性化支持，利用数字化工具为学习者提供个性化路径建议；四是系统设计，打破部门壁垒，实现从“条块分割”到“贯通融合”，建立学分银行和资历框架，让不同学习成果得以认证、积累与转换；五是政府角色转变，从“主要提供者”变为“生态构建者与赋能者”，让企业、高校、图书馆、博物馆乃至社区中心，都成为学习生态的节点。总之，学习型城市建设的根本目标，是让城市本身成为一个能支持每个市民持续成长、充满活力的有机学习生态系统。

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　　法国认知科学家斯坦尼斯拉斯·迪昂提出了有效学习的“四大支柱”：专注力、主动参与、反馈和巩固。城市应如何培养学习者的专注力？如何激发学习者的好奇心？

　　杨进：迪昂在其著作《我们如何学习：关于教育和大脑的新科学》中提出的有效学习“四大支柱”，为城市设计提供了微观层面的行动坐标。

　　其中，专注力的核心机制是“放大目标信号，抑制背景噪声”。大脑资源有限，若环境成为“注意力掠夺者”，就无法进入深度学习。

　　在物理空间上，城市要为大脑建造一个“学习庇护所”。当前一些社区学习空间功能混杂——老年活动室兼棋牌室、托管点、宣传站。噪声、多功能冲突，使大脑无法维持持续性注意。学习型城市应在学习中心、图书馆内划定真正的“静默学习舱”，配备隔音设施、人体工学设计等。在数字环境上，许多智慧学习平台照搬商业逻辑——无限滚动、弹窗、排行榜——目的不是促进深度学习，而是将“用户停留时长”最大化。学习型城市应建立反干扰的数字学习界面，借鉴部分欧洲城市做法，推行“数字极简”政策。在制度设计上，要改革考核逻辑，减少对“培训人次”的行政性考核，增加对“学习者专注投入时长”和“知识迁移效果”的追踪评估，鼓励建设跨越数月甚至数年的深度学习社群。

　　关于好奇心，迪昂将其定义为大脑的“好奇心算法”——当现实与预测产生“误差”时，好奇心被激活。城市激发好奇心的能力，取决于创造“富有成效的预测误差”。

　　在空间设计上，要让城市成为可探索的谜题。如博物馆应设计“悬念—探索—发现”的叙事动线，社区文化墙留白供市民补充、质疑和改写等。在资源供给上，要从“给答案”转向“给问题”。建立问题驱动的学习机制，发布市民关心的议题而非标准答案。文化土壤要容忍“无用的探索”。专门资助那些没有明确应用前景的市民学习项目，如业余天文观测、古典诗词创作等，并设立“最佳提问奖”，传递“提问比回答更重要”的文化信号。

　　一座真正理解有效学习“四大支柱”的学习型城市，会呈现出一种独特的认知节律：既有让市民静读的角落，也有让市民意外发现谜题的瞬间。它不是用技术和指标“管理”学习，而是像园丁一样守护专注力的土壤、播撒好奇心的种子，然后退后一步，让千百万大脑自行生长。

　　科学为证，全球为镜：

　　底气与短板并存

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　　大脑终身具备学习与适应能力这一科学发现在政策倡导和社会动员层面有何意义？学习型城市建设应如何回应这一发现？

　　杨进：这一问题至关重要，它连接了神经科学的前沿发现与学习型社会建设的实践路径。神经可塑性（即大脑终身具备学习与适应能力）这一科学结论，不仅是一个生物学事实，更是一把重塑社会理念与公共政策的钥匙。

　　神经可塑性打破了“成人大脑固化、学习能力衰退”的传统认知误区。它以确凿的神经生物学证据表明，学习并非青少年期的特权，而是贯穿生命全程、与生俱来的生理能力。这为终身学习理念提供了无可辩驳的科学正当性，将倡导从道德或经济层面的呼吁，升级为基于人类生物本性的必然选择。它向全社会传递了一个核心信息：持续学习是维持与提升个体认知健康、延缓大脑衰退的有效途径，而非额外的负担。

　　在学习型城市建设的政策层面，这意味着各级政府应将关注的焦点从单纯的资源投放，转向构建激发内在动机、降低学习门槛、提供持续反馈的生态系统。在社会动员层面，这一科学发现提供了更具共鸣感和说服力的话语体系，要从相对功利的增长技能、避免淘汰，提升为更关乎个人福祉与生命质量的投资大脑健康、丰富人生体验。将学习与构建认知储备以抵御老年认知衰退、通过新技能学习获得成就感与多巴胺奖励等神经科学机制相关联，能更有效地触及公众，特别是中老年群体，从而激发他们更广泛、更自主的参与。

　　学习型城市建设实践应重视四点：一要营造社会学习氛围，通过表彰学习型家庭、社区、企业，将学习塑造为一种值得向往的现代生活方式和社交资本；二要打造泛在可及的浸润式学习环境，让学习在生活场景中自然发生；三要推动学习内容与当地文化、产业、社区议题深度融合，使学习成为解决真实问题、参与社区治理的途径，提升学习的关联性与意义感；四要大力培育学习型社区与组织，促进学习者之间的交流与合作，利用社会互动这一强大的神经刺激源来保持学习热情。

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　　中国城市在GNLC框架下有哪些做法得到国际认可？还有哪些差距？

　　杨进：截至2025年年底，GNLC已发展到425个成员城市，覆盖91个国家，我国已有15个城市加入。得到国际认可的做法主要有三点。一是制度创新与政策引领，将终身学习上升为城市发展战略。如武汉市颁布《终身学习促进条例》，制定《武汉市推进学习型城市建设三年行动计划（2023—2025年）》，构建了“政府统筹—部门协同—社会参与”的教育开放共享协同机制。二是形成具有国际显示度的特色品牌。如杭州打造“15分钟学习圈”，成都创新“城市漫步学习”模式等。三是在国际网络中主动贡献。如上海担任GNLC“可持续发展教育”专题组协调城市，与德国汉堡市、芬兰埃斯波市共同协助全球100余个城市开展可持续发展教育实践与研究。四是规模化与体系化推进。我国已建立全国学习型城市网络，126个城市加入。

　　GNLC评估框架包含42项指标，覆盖政治意愿、治理参与、资源动员三大基础条件，以及六大建设模块和三大效益。全球城市普遍面临资金缺乏、理念不足、师资短缺等挑战，我国城市也存在这些问题。尤其需要指出的是，与日本、韩国相比，我国国家层面的终身学习法仍是空白，这在GNLC“将政治意愿转化为具体战略”的监测维度上构成了制度性短板。

　　AI为工具：

　　城市主角永远是人

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　　在您看来，AI技术如何改变着终身学习的形态与边界？中国学习型城市的数字化转型，是否存在“技术优先于人的需求”的风险？

　　杨进：AI对终身学习的改变是结构性的。一是从固定时空到泛在学习，学习嵌入城市生活的每个节点。二是从标准化供给到个性化适配，自适应系统能根据认知水平动态调整内容。三是从知识获取到能力建构与伦理判断，批判性思维与AI协作能力等元认知上升为核心素养。四是打破正规与非正规学习的壁垒。当市民在博物馆用AR导览、在地铁上借AI练习外语时，学习边界已经消融。这与GNLC所倡导的“城市应成为没有围墙的大学校”高度一致。

　　但风险同样存在。联合国教科文组织指出，数据隐私、算法偏见、数字鸿沟等问题可能使技术红利无法公平分配。因此，该组织将人文主义作为人工智能和教育政策的总体原则。2021年，193个会员国通过《关于人工智能伦理问题建议书》，核心原则包括相称且不损害、公平和非歧视、隐私和数据保护、人类的监督和决定等。2024年发布的《学生人工智能能力框架》和《教师人工智能能力框架》，从以人为本的思维方式、人工智能伦理、人工智能应用等方面，明确了12项学生能力和15项教师能力。

　　需要强调的是，虽然AI正在重新定义终身学习的时空边界，使其更加泛在、个性化和智能化，但技术本身不是目的。我国学习型城市的数字化转型，应坚持以人为本，制定和实施适当的政策和应对策略，通过人工智能与终身学习的系统融合，全面创新教育、教学和学习方式，并利用人工智能加快建设开放灵活的终身学习体系。要确保人工智能的开发为人所控，要服务于人并以增强人的能力为目的；人工智能技术投资的评价标准不应是“平台访问量”或“数据存储量”，而应是学习者福祉和教师专业成长。同时，要警惕“技术优先”的陷阱，将伦理、公平、包容和人的全面发展置于核心。

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　　面向未来，学习型城市建设的最大突破点是什么？是中国城市尚未真正建立“以学习者为中心”的治理思维，还是学习科技研究成果向政策实践转化的通道不畅，或是AI伦理框架与教育公平目标之间存在张力？

　　杨进：我选“中国城市尚未真正建立‘以学习者为中心’的治理思维”。这是元问题，是根、是源。学习科技成果转化不畅、AI伦理张力等问题，都是这一根因的表现。

　　建立这种思维，需要三个层面的范式转换。第一，从供给导向转到需求响应。不再问“我们有什么资源可以推给市民”，而是问“市民在不同人生阶段真正需要什么学习支持”。这需要建立常态化的需求感知机制，而非一年一度的满意度调查。第二，从行政主导转到多元共治。GNLC将“所有利益攸关方的治理与参与”列为基础条件。学习者、社区组织、教师、企业都应参与治理决策，而非由政府部门和技术供应商闭门定案。第三，从绩效量化转到成长叙事。学习成果不仅是学分和证书，也包括社区贡献、创意作品、问题解决经历。

　　中国学习型城市建设已走过“有没有”的阶段，正进入“好不好”的深水区。最大突破点不在技术、不在资金、不在指标，而在治理者能否完成一次认知革命——从管理学习转向服务学习，从“以城市为主体”转向“以学习者为中心”。只有当每一次政策设计、每一笔资金投入都首先追问“这对学习者意味着什么”，GNLC的愿景才能真正在中国城市扎根。

　　人人想学：

　　期待学习型中国

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　　《教育发展“十五五”规划》提出，到2030年，学习型社会基本形成的目标，并提出要实施终身学习体系和学习型社会建设计划。您期待一个怎样的学习型社会、学习型大国？

　　杨进：我期待的学习型社会，可以从六个方面来描述。

　　一是在治理上，坚持以学习者生命历程为中心。城市和社区不再以“获得了多少荣誉、上线了多少平台、覆盖了多少人次”为政绩标尺，而是以“每一位学习者是否获得了适切的学习支持”为终极衡量标准。

　　二是在学习技术的运用上，人工智能成为隐形的基础设施。人工智能在学习型社会中扮演“水电煤”式的不可或缺的角色，但不喧宾夺主。它帮助教师从重复劳动中解放，帮助学习者获得个性化反馈，但从不取代人际互动。

　　三是在学习空间上，城市和社区本身就是学习的发生器。城市和社区的各种物理空间与数字空间被重新设计，让好奇心能够被环境激发出来。

　　四是在促进公平上，积极推进包容性学习。学习型社会真正回应GNLC对包容性学习的承诺，多关注老年人、流动人口、残障人士、乡村居民的学习需要，不仅消除接入鸿沟，更消除参与鸿沟和成果鸿沟。

　　五是在推进机制上，更加关注法治保障和文化自觉。国家层面，终身学习促进法或学习型社会建设法出台，明确政府、企业、社会组织和个人在终身学习中的权利与义务。城市和社区层面，普遍建立基于GNLC关键特征的自我监测体系，特别是敢于暴露问题、公开纠错。个体层面，终身学习不再是一项需要动员的任务，而是一种被普遍认同的生活方式，成为个体追求意义和幸福的自然选择。

　　六是在国际平台上，积极贡献中国智慧。中国作为学习型大国，不仅是在GNLC中发展最快的国家，更是知识、经验和治理智慧的贡献者，并把学习科学与我国传统文化中“活到老、学到老”的终身学习智慧相结合，为多元文明对话增添东方维度。

　　展望2030年，学习型社会不应是被完美规划的“学习乌托邦”，而应是允许试错、包容差异、尊重节奏、激发好奇的学习生态。在那里，政府不是学习的管理者，而是学习的守护者。那将是一个不仅“人人皆学、处处能学、时时可学”，而且“人人想学、处处乐学、时时善学”的中国。