科技日报记者 张盖伦
Token（词元），是大模型处理和生成信息时使用的基本计量单位，也是AI服务计费的重要依据。如今，它进入高校人才培养的视野。
去年以来，一批高校相继为在校师生免费提供词元额度，把算力资源作为面向全体学生的公共供给。中国科学技术大学启动“词元计划”，全校师生每人每日1亿 Token 免费额度；北京邮电大学为近万名新生开通免费算力账户，可以调用主流大模型；同济大学上线人工智能服务平台，每个师生都有AI账号，账号内每周1000积分折合1亿Token……
高校集体进入发Token时代。专家表示，Token已成为新型学习基础设施。
第一问：高校为什么要给学生发Token？
首都师范大学教育学院教授方海光告诉科技日报记者，Token正像实验室和图书馆一样，变成数字时代学习的基本条件，成为“新型学习基础设施”，而不是可有可无的福利。
英国高等教育政策研究所2025年的调查显示，92%的英国本科生已在用AI，88%在作业中使用过生成式AI；我国覆盖19省53万名中小学教师的研究也显示，从未使用AI的教师仅占3.41%。也就是说，学生已经在用，如果学校不供给，缺口只会由市场和个人补上。
同济大学教育政策研究中心主任张端鸿告诉科技日报记者，随着AI深度融入教学，Token正从学生的个人消费转变为教育教学的基础性资源。Token成本持续下降，也为规模化、普惠性供给创造了条件。“市场可以按支付能力配置资源，但教育必须保障基本机会均等。因此，将Token纳入学校公共教学资源配置，不仅是技术发展的现实要求，更是维护教育公平、保障教学质量的制度责任。”张端鸿强调。
第二问：发Token容易，但怎么用好Token？
最近，关于AI引发的“教学空转”问题持续引起讨论。有声音认为，教师用AI布置作业，学生用AI交作业，看似教学任务完成，但是学习这件事没有发生。
有了Token，可以自由使用各种大模型，但是该怎么用，用来做什么？
方海光说，发Token是一回事，用Token是另一回事。“发Token把使用门槛降下来，但也要把指导跟上去，避免重发放、轻治理。”方海光团队此前分析了857个中小学案例，使用生成式AI资源而配有复核要求的仅占18.9%。
如果没人引导，Token很容易花在浅层问答上，出现所谓“教学空转”。“我认为，出路是把Token和真实任务、人机协同的学习设计绑定在一起：机器做解释、演示和初稿生成，教师设定问题边界、做验收和纠偏，学生在人机分工中练习判断力，再配上抽样复核和用量与产出的关联评估，Token才能真正用在刀刃上。”方海光说。
张端鸿认为，引发教学空转的根源，在于教学任务没有进行相应重构。真正值得投入Token的，是那些能够借助AI提高效率、但仍需人的判断与取舍的复杂任务，需要学生识别和纠正AI错误的探究任务，以及面向真实问题、真实用户和真实交付的实践任务。
“引导Token合理使用，关键是教学制度重构。”张端鸿指出，一要重设任务，把人的独立思考、批判判断和创新能力作为评价重点；二要改进评价，在保障数据安全与隐私的前提下，合理利用AI调用记录和可检验的中间成果开展过程性评价；三要优化配置，从简单按人头分配额度，转向以课程需求和教学任务为依据的资源供给。同时，应当区分探索性使用与替代性使用，避免将Token使用率简单等同于教学成效。“衡量Token使用价值的根本标准，不是消耗了多少量，而是促进了什么样的学习。”张端鸿强调。
第三问：Token越来越重要，会不会造成新的数字鸿沟？
现实情况是，名校更容易获得科技大厂的算力捐赠，相比之下，西部和偏远地区院校受经费、合作资源限制，往往无力自行承担大模型API调用、智能体研发等高昂的算力投入。
张端鸿说，AI可能进一步扩大高校之间既有的资源差距，并使其转化为人才培养质量和创新能力的差距。与图书馆、实验室等传统资源不同，AI资源具有更强的渗透性和累积性。资源充裕的高校能够持续投入先进模型、算力平台和教学应用，推动课程体系、教学模式和评价方式系统性变革；资源薄弱的高校则可能停留在有限额度供给和零散应用层面。这种差距不再只是资源投入水平的差距，而是教育教学体系整体转型能力的差距。
张端鸿提醒，真正需要警惕的，不是高校之间存在资源差异，而是资源差异通过AI形成持续累积的能力差距，进而固化高校的层次分化。“因此，公共政策应着力构建面向高校的普惠性AI基础设施和资源供给机制，保障不同类型、不同层次高校参与AI教育变革的基本条件。”张端鸿说。
方海光也认为，新的鸿沟很可能会出现。“算力普惠需要多方协同：国家和省级层面建设公共教育算力平台，发放可跨校使用的算力，向中西部和非‘双一流’高校倾斜配额，企业的公益算力也可适当参与。”方海光说，“从当下的人工智能发展趋势来看，Token的普惠不是人人等量，而是人人不掉线。”
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