AI 英语教育 APP 的开发验收比普通工具类应用更复杂，因为它不仅涉及传统的 UI/UX，还深度耦合了语音识别（ASR）、口语评测（Oral Evaluation）、大语言模型（LLM）以及知识追踪（Knowledge Tracing）。
以下是针对 AI 英语教育 APP 外包验收的关键维度与核心指标：
- 核心 AI 引擎性能验收
这是 APP 的“老师”是否合格的关键，重点在于反馈的准确性。
口语评测（Speech Assessment）： 维度验收： 必须能从准确度（Accuracy）、流利度（Fluency）、完整度（Completeness）、*标准度（Standardness）四个维度给分。
纠错能力： 验收能否精准指出发音错误的音节（Phoneme-level），并在 UI 上用颜色标记（如：红色代表错音，绿色代表正确）。
大模型（LLM）对话交互： * 幻觉控制： 验收 AI 老师在自由对话时是否会胡言乱语。测试它在面对语法错误时，能否以鼓励式而非生硬的方式进行引导。
响应速度： 验收语音到语音（Voice-to-Voice）的端到端延迟。理想情况下，用户说完到 AI 开始回应的延迟应控制在 800ms - 1.5s 之间。
语法与作文纠错： 验收系统是否能识别句式错误、词汇误用，并给出具体的修改建议（Actionable Feedback），而非仅给出分数。
- 教学逻辑与自适应系统
AI 的本质是“因材施教”，需验证算法的闭环。
定级测试（Diagnostic Quiz）： 验收初始测试是否能准确判断用户的英语水平（如：CEFR A1-C2 分级），并据此推荐匹配的课程内容。
自适应算法： 验证“个性化复习”功能。如果用户在“虚拟语气”部分连错三次，后续系统是否会自动增加相关题目的出现频率（基于艾宾浩斯记忆曲线或 SRS 算法）。
多模态交互： 验收 AI 角色（Avatar）的情绪反馈。例如：用户口语表现极佳时，AI 角色是否有对应的夸奖表情或动画。
- 数据安全与合规性
教育类 APP 涉及大量未成年人或个人隐私数据。
语音隐私： 验收语音数据在传输过程中是否加密，服务器端是否在完成评测后及时清理或脱敏存储用户的录音素材。
内容审查（Safety Guardrails）： 验收 AI 对敏感话题的过滤机制。严禁 AI 在对话中出现任何违背教育价值观或政治、暴力、色情的内容。
- 性能与成本验收（核心技术项）
Token 成本监控： 验收外包方是否在后端做了 Token 优化。如果直接透传给 OpenAI 且无缓存机制，后期运营成本将极其高昂。
流式输出（Streaming）： 验收 AI 的文字回复是否是流式逐字显示，而不是卡顿 5 秒后突然跳出一整段（严重影响体验）。
弱网表现： 英语学习场景常在碎片化时间（如地铁、户外），需验证在 3G/4G 弱网环境下，语音识别的成功率及自动重连机制。
- 验收清单与交付物
除了常规的源码和文档，还需交付：
Prompt 工程文档： 详细记录了各场景下（如雅思口语模拟、商务英语对话）AI 老师的人设、指令和引导策略。
API 文档： 明确调用的第三方 AI 服务（如 Azure Speech, OpenAI, 百度文心等）的秘钥管理与切换逻辑。
语料库管理后台： 后台应支持甲方随时修改对话练习的模板、单词书库和标准音频。
