南京大学计算机学院副教授蒋炎岩在新开设的《生成式软件工程》课程中提出一项引发争议的教学要求：学生需自费购买AI模型所需的token完成课程作业，并在课件首页以醒目红字标注“没有token的CS学生应该立即退学”。这位以犀利教学风格著称的博导解释称，此举旨在让学生建立对AI工具的成本意识，如同化学专业需要自购试剂、物理专业需要自备器材，AI时代的实验耗材理应由使用者承担。
该课程明确规定全程使用deepseek-v4-flash模型，其使用成本仅为GPT-4的几十分之一。蒋炎岩特别强调“不需要tokenmaxxing”，即反对无节制消耗token，鼓励学生通过优化提问方式提高使用效率。他指出，当前计算机教育若仍停留在传统编程训练，学生将与行业前沿产生难以弥补的差距，而AI工具的合理运用已成为现代软件开发的核心能力。
教学实践显示，学生对token的使用方式呈现两极分化。部分学生将AI视为高级搜索引擎，通过大量复制粘贴完成作业，导致独立思考能力退化；另一部分学生则利用AI进行代码库分析、自动修复漏洞和生成测试用例，虽然token消耗量更大，但产出质量呈指数级提升。这种差异印证了蒋炎岩的观点：AI工具的价值取决于使用者的认知水平。
相较于传统实验耗材的不可逆消耗，token的使用具有独特性。化学试剂燃烧后无法复原，而token兑换的代码方案和知识可长期积累。但蒋炎岩警告，若学生仅将AI作为应付作业的工具，其投入产出比将远低于化学实验——后者至少能通过规范操作避免完全浪费，而无效的AI使用可能造成双重损失：既消耗资源又阻碍能力成长。
这场教学实验折射出全球高等教育对AI工具的重新定位。新加坡国立大学宣布自2026/27学年起，要求所有本科新生修满12学分AI课程；复旦大学面向非计算机专业开设“生成式软件开发”课程，宣称要实现“人人都是程序员”的目标。设计、传媒、法学等专业纷纷将AI工具纳入必修内容，标志着AI教育正从专业领域向通识教育渗透。
国内高校在推进AI教育时普遍考虑成本因素。deepseek等国产模型的出现，使单学期AI课程费用控制在学生可承受范围内，避免了因经济门槛阻碍教育公平。这种技术普惠与教学改革的结合，正在重塑计算机专业的培养模式——从单纯教授编程技能，转向培养AI时代的系统化问题解决能力。
