顺应科技发展趋势配置高等教育资源，既要优化学科专业布局，也要完善与人才培养相适应的公共教学条件。2026年4月，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出“推动人工智能成为高校公共基础课”“建设国家教育智能算力服务平台”。笔者认为，落实有关部署，需要把算力供给与课程教学、实践训练和学生创新衔接起来，将必要的计算与模型调用服务纳入高校公共教学保障。
面向教学的公共算力，可通过学校统筹、校际共享或购买服务等方式供给，重点保障学生完成培养方案规定的学习任务。配置资源时，应一并考虑计算能力、软件工具、数据资源和教师指导，使不同专业、不同家庭经济条件的学生都能获得必要的实践机会。对模型调用、数据处理和仿真实验等不同服务，分别明确功能、授权和计费口径。既有政策已对算力统筹作出安排，实施中的着力点应放在保障哪些任务、如何组织服务、怎样持续运行上。
一是依照教学任务确定保障范围，把基础算力落实到课程。2026年6月29日，《中国教育报》刊发的北京邮电大学相关负责人访谈，详解学校招生培养特点，配置专属算力账户，数智赋能学生成才。这为面向学生组织资源提供了参考。建议高校由教务部门会同院系梳理实验和实践项目，明确教学目标、使用人数、计算需求及开放时段，形成与课程安排对应的服务清单。
对培养方案规定的基础实验，建议在学校统筹预算内保障必要服务，避免完成必修任务依赖学生另行付费；对学生创新项目，设置便捷的申请渠道，按任务难度和实际需要追加支持；对高强度科研计算，按项目与平台规则另行安排经费。向学生公开基础额度、申请条件和使用边界，保留合理的试错空间。不同专业的实践任务分别测算需求，保障相同教学要求下的使用机会，并根据课程反馈调整配置。
二是统筹校内资源与校际服务，提高公共投入的使用效益。教育部等九部门《关于加快推进教育数字化的意见》提出，建立区域、高校算力资源共享机制。《“人工智能+教育”行动计划》进一步部署整合企业和高校等各方计算资源。建议省级教育行政部门结合高校分布、办学定位和课程需求，统筹组织共享服务；高校优先盘点已有设备、软件授权和可用时段，明确哪些资源能够服务教学，再论证新增建设或采购需求。
基础课程可集中采购适用的模型调用和计算服务，专业实验根据需求配置相应环境，确需专用设施的任务单独论证。校际协作应明确服务价格、教学优先时段、成本分担和故障处理责任，形成稳定的供需关系。对教学条件相对薄弱的高校，可将接入改造、教师培训和技术支持一并纳入帮扶安排。采购决策应综合测算设备维护、软件许可、网络存储及人员支持等持续成本，并在合同中约定数据导出、服务迁移和退出安排，保留后续选择空间。
三是同步配置课程资源与技术支持，保障学生有效参与实践。算力服务应随课程进入教学过程。建议将课程目标、实验任务、数据材料和软件环境等统一准备，由教师明确需要学生独立完成的内容以及允许使用人工智能的环节。公共基础课着重训练问题表达、结果核验和合理使用工具的能力；专业课程结合学科特点安排数据分析、计算实验和模型比较。资源配置与教学目标相匹配，让学生在实际任务中形成判断和解决问题的能力。
建立教师、实验技术人员和平台运维人员协同支持机制。教师负责设计任务和评价学习，技术人员负责环境适配、使用指导和运行保障。对基础薄弱的学生提供入门训练、示范实验和答疑服务，减少环境配置对正常学习的影响。对终端设备、网络接入存在困难的学生，依托公共机房和学习空间提供配套条件。经费安排应覆盖课程资源更新和技术支持，将共享教学案例、实验说明及常见问题整理为可复用资源。根据技术和课程变化及时更新，保留必要的软件、模型与数据版本记录，便于复现实验和核查结果。
四是完善使用评价和安全管理，形成持续稳定的供给机制。教育部等九部门《关于加快推进教育数字化的意见》明确，学校加强经费统筹，保障教育数字化支出，并以应用为导向开展建设应用成效评价。建议将公共算力的经常性支出与课程建设预算衔接，按学期核对服务课程、实际使用学生、任务完成、等待时间和运行费用，综合评价服务可及性、稳定性与教学适用性。对需求变化及时调整，对使用不足的服务先查明课程安排、操作门槛和性能适配等原因，再决定优化、合并或退出。
评价中应结合师生反馈，区分服务使用量与实际学习成效。使用记录主要服务于资源调度和成本管理，学生学习成效应通过独立解释、过程记录、结果核验及答辩等方式评价。建议同步明确数据上传范围、访问权限、留存期限和异常处置责任，对涉及个人信息、未公开科研资料的任务先行审查，选择适当的使用环境。在教学中落实来源说明和学术规范，把教师指导贯穿实践过程，促进技术辅助与独立思考相结合。
将公共算力纳入高等教育资源统筹配置，关键是把投入落实为学生可获得、教师可组织、学校可持续保障的教学服务。应从需求明确、基础较好的课程开展试点，跟踪使用效果和运行成本，逐步完善服务标准与投入机制，使科技发展带来的新条件更好转化为人才培养质量的提升。（作者：王琪延，中国人民大学长江经济带研究院高级研究员、教授；高旺，河北经贸大学。本文系河北经贸大学教学研究项目“数字思政赋能应用经济学本科生培养体系改革研究”［2026JYY13］阶段性成果。）
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