การจัดการชั้นเรียน bootcamp การเข้ารหัสระยะไกลเป็นหนึ่งในรูปแบบการสอนที่ต้องใช้ความพยายามมากที่สุด สี่ถึงหกชั่วโมงของการสอนโดยตรง การแบ่งปันหน้าจอ code-along หลายชั่วโมง ขณะยืนเข้า Slack ชั่วโมงการสอนที่บันทึก ชั่วโมงการทำงานแบบตัวต่อตัว และการบรรยายทั่วทั้งชั้นเรียนเป็นครั้งคราว - ทั้งหมดในหนึ่งวัน บางครั้งในสองร่องแบบภาษาสำหรับโปรแกรมการจำแนกประเภท
เครื่องเปลี่ยนเสียงวิทยากร bootcamp ไม่ใช่สิ่งใหม่ เป็นโครงสร้างพื้นฐานการปฏิบัติงานในหมวดเดียวกันกับชุดหัฟเวลล์ที่ดี การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่มั่นคง และตัวแก้ไขรหัสที่น่าเชื่อถือ คู่มือนี้อธิบายเหตุใดและวิธีการตั้งค่าอย่างถูกต้องสำหรับความกดดันเฉพาะของการศึกษาเทคนิคแบบเรียนรู้ร่วมกัน
สรุปอย่างรวดเร็ว
| ความต้องการ | สิ่งที่ต้องใช้ |
|---|---|
| ลดเสียงรบกวน (หลายสำนักงาน) | การลบพื้นหลัง AI กรองการกดคีย์ |
| ความสม่ำเสมอของบุคลิกภาพ 12 สัปดาห์ | โปรไฟล์เสียงบันทึก โหลดต่อเซสชัน |
| ชั้นเรียนสองภาษา US + LATAM | โมเดลที่โคลน AI ต่อร่องภาษา |
| Zoom + Discord + Google Meet | ทำเส้นทาง low-latency audio capture ไม่มีไดรเวอร์เสมือน |
| ความเหนื่อยล้าของเสียงในวันการสอนที่ยาวนาน | เสียงที่ประมวลผล ลดความตึง |
| คุณภาพการมีส่วนร่วม CIRR-compliant | เสียงที่สะอาดและสม่ำเสมอในทุกเซสชัน |
ความต้องการเฉพาะของการสอนเทคนิคตามแบบจำลองการเรียนรู้ร่วมกัน
Bootcamp การเข้ารหัสเช่น App Academy Hack Reactor และผู้สืบทอดจาก Lambda School ทำงานบนรูปแบบการเรียนรู้เข้มข้น: โครงการนักเรียน 20-80 คน โปรแกรม 12-16 สัปดาห์ สัญญาผลลัพธ์ที่มีอัตราการจ้างงาน CIRR ยืนยัน วิทยากรไม่ใช่แค่อาจารย์ - พวกเขาเป็นบุคลิกภาพยึดของประสบการณ์นักเรียนทั้งหมด
สิ่งนี้สร้างความต้องการเสียงที่การสอนออนไลน์มาตรฐานไม่มี
ระยะเวลาเซสชันเสียง วันการเข้ารหัส bootcamp 9-to-5 มักจะรวมบรรยายเช้า 2 ชั่วโมง บล็อกสองโครงการการทำให้เป็นสามีภรรยาที่มีการอยู่ร่วมกันแบบสดสดใจ การตรวจสอบรหัสยามวิธีการนำทางที่บันทึกไว้แบบไม่ตรงกันสำหรับนักเรียนในเขตเวลาต่างๆ แปดหรือมากกว่าชั่วโมงของการใช้ไมโครโฟนที่ใช้งานอยู่เป็นไปตามปกติ
สภาพแวดล้อมเสียง code-along ร่วมหน้าจอ เมื่อคุณกำลังเข้ารหัส React ส่วนประกอบ live หรือดีบัก Node.js async ข้อผิดพลาดที่มีนักเรียนดูหน้าจอของคุณ ไมโครโฟนสำนักงานบ้านของคุณจับทุกสิ่ง: เสียง HVAC คลิกคีย์บอร์ด 90-120 WPM การเคลื่อนไหวเก้าอี้ การจราจรถนน นักเรียนที่พยายามติดตามตรรกะในรหัสที่ไม่คุ้นเคยไม่สามารถอาศัยสัญญาณเสียงที่เสื่อมสภาพบนยอดภาระปัญญา
ความต่อเนื่องของความสัมพันธ์ชั้นเรียน นักเรียนที่ลงทะเบียนในโปรแกรม 12 สัปดาห์พัฒนาความสัมพันธ์การได้ยินที่แข็งแกร่งกับเสียงของวิทยากรของพวกเขา การเปลี่ยนห้องกลาง upgrade ไมโครโฟน หรือแม้แต่หวัดธรรมดาสามารถทำลายความสัมพันธ์นั้นและการใช้อำนาจ การประมวลผลเสียงสม่ำเสมอจะปกป้องบุคลิกภาพแม้ว่าเงื่อนไขการบันทึกกายภาพจะเปลี่ยนแปลง
เหตุใดเสียงสำนักงานบ้านจึงเป็นปัญหาที่ใหญ่กว่าสำหรับวิทยากร bootcamp มากกว่าคนงานอื่น ๆ ที่ทำงานจากระยะไกล
ในงานสำนักงานมาตรฐาน เสียงรบกวนในพื้นหลังในการโทรอาจรบกวนแต่อาจยอมรับได้ ในการเข้ารหัส bootcamp มันเป็นต้นทุนทางการสอน
เมื่อนักเรียนมองเห็นไวยากรณ์ที่ไม่คุ้นเคยบนหน้าจอร่วมและในเวลาเดียวกันแยกวิเคราะห์คำอธิบายที่มีจิตรกรรมเสียง ภาระปัญญามี่เพิ่มขึ้น การศึกษาเกี่ยวกับการออกแบบการสอนมากมายแสดงให้เห็นว่าเสียงรับรู้ที่ไม่เกี่ยวข้องทำให้ความจำเนื่องในการทำงานเสื่อมลง - ความจำเดียวกันที่จำเป็นเพื่อติดตามการบอกเล่าในรหัส
แหล่งที่มาของเสียงรบกวนเฉพาะสำหรับการเลิกท้องการเข้ารหัส code-along ที่บ้านรวม:
- คลิกคีย์บอร์ดกลไก ได้ยินระดับ 50-70 dB บนไมโครโฟนใกล้เคียง จับได้อย่างชัดเจนโดยไมโครโฟน condenser ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับความชัดเจนของเสียง
- วัฏจักร HVAC พื้นหลังแปรผัน 30-45 dB ที่เปลี่ยนแปลงในเซสชั่นและสร้างการเปลี่ยนระดับที่ได้ยิน
- ท้องฟ้าที่อบอุ่น สุนัข การจราจร และเครื่องใช้สร้างอุบัติเหตุชั่วคราวที่ฉับพลันเบนใจของนักเรียนในช่วงเวลาคำอธิบายที่สำคัญ
- เสียงแจ้งเตือน Slack ping ระฆังอีเมลและการแจ้งเตือน Discord รั่วไหลผ่านลำโพงจอภาพลงในไมโครโฟน
เลเยอร์ที่ลดเสียงรบกวนที่จัดการทั้งสี่หมวด - ไม่ใช่เพียงแค่การแยกสำเนียงเสียง แต่การลดเสียงการกระแทก (pop) และการกรองความถี่เฉพาะ - คือการแก้ไขที่ถูกต้อง ส่วนใหญ่ยกเลิกเสียงรบกวนชุดหัฟเวลล์จัดการเมตรแรกของสนามเสียง การลดเสียงรบกวนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ได้รับการฝึกอบรมบนสภาพแวดล้อมสำนักงานบ้านจริงจัดการส่วนประกอบทั้งหมด
ชั้นเรียนสองภาษา: US + LATAM และวิธีการโคลน AI
การเติบโตของโปรแกรมที่มุ่งเน้น LATAM - Henry (อาร์เจนตินา โคลัมเบีย เม็กซิโก) Coderhouse และร่องแบบสเปนที่ทำโดยเป็นโรงเรียน bootcamp ที่ตั้งอยู่ในสหรัฐฯ - สร้างความท้าทายการจัดการการทำงานเฉพาะ: วิทยากรเดียวกันมักจะสอนร่องสำหรับชั้นเรียนอังกฤษและสเปนโดยมีตารางเวลาที่แตกต่างกัน
ความคาดหวังสำหรับนักเรียน LATAM คือการสอนในภาษาสเปนแบบลาตินแอเมริกาตามธรรมชาติพร้อมกับจังหวะ จังหวะ และการใช้อำนาจเสียง วิทยากรที่มีภาษาสเปนของเจ้าหนึ่งคือสำเนียงหรือการเลื่อนจังหวะที่อยู่ระหว่าง เสียนตรงกันข้ามกับการใช้อำนาจกับชั้นเรียนนั้น แม้ว่าเนื้อหาทางเทคนิคจะเหมือนกัน การโคลนเสียง AI ที่ระดับแบบ (ไม่ใช่การเปลี่ยน pitch ในเวลาจริงแต่เป็นแบบเสียงเต็มรูปแบบ) แก้ไขสิ่งนี้ ขั้นตอนการทำงาน:
- บันทึกแบบเสียงที่สะอาดในภาษาอังกฤษโดยใช้การส่งมอบตามธรรมชาติของคุณ
- บันทึกแบบที่สองเฉพาะสำหรับเซสชั่นภาษาสเปน ปรับจังหวะและจังหวะให้เหมาะสมสำหรับการส่งมอบภาษาสเปน Latam ตามธรรมชาติ
- โหลดแบบที่เหมาะสมก่อนเซสชั่นแต่ละครั้ง
เสียงที่โคลนนั้นรักษาการใช้อำนาจสม่ำเสมอในทั้งสองร่อง นักเรียนในชั้นเรียนอังกฤษและนักเรียนในชั้นเรียนสเปนได้ยินวิทยากรที่มีความมั่นใจเชิงวิชาชีพเดียวกัน แม้ว่าพลวัตของเซสชั่นที่ล่องแผ่นจะแตกต่างกัน
นี่ไม่ใช่ทางเดินขาดทางศาสตร์ภาษา - มันเป็นเลเยอร์การนำเสนอที่ปรับให้เหมาะสมการส่งมอบวิทยากรที่มีความสามารถแล้วเพื่อเพื่อความหวังเสียงของแต่ละผู้ชมชุด
ความสอดคล้องของบุคลิกภาพในชั้นเรียน 12 สัปดาห์ทั้งหมด
ครึ่งหนึ่งของเส้นโค้ง 12 สัปดาห์ของการเข้ารหัส bootcamp มีความยาวพอที่นักเรียนจะมีความคิดเห็นที่แข็งขันเกี่ยวกับวิทยากรของพวกเขา การปรับเทียบของสัปดาห์ที่ 1 จะกลายเป็นความคาดหวังของสัปดาห์ที่ 6 การเปลี่ยนแปลงใด ๆ ที่โดดเด่นในคุณภาพเสียง - ไม่ว่าจากการเปลี่ยนห้อง upgrade ไมโครโฟน ความเจ็บป่วย หรือการส่งมอบการบรรยายที่เครียดสูง - จะลงทะเบียนเป็นความไม่สอดคล้องและทำให้การไว้วางใจอ่อนลง ซึ่งนักเรียนให้กับการสอน
การจัดการโปรไฟล์เสียงคือการแก้ไข ขั้นตอนการปฏิบัติงาน:
สัปดาห์ที่ 1 วันที่ 1: กำหนดค่าการตั้งค่าการประมวลผลเสียงของคุณ ตั้งค่าการมอดูลโลชั่น pitch (หากมี) ระดับลดเสียงรบกวน และตัวแปรเอฟเฟกต์ บันทึกเป็นโปรไฟล์ชื่อ - cohort-42-en หรือ cohort-42-es
เซสชั่นต่อๆ ไป: โหลดโปรไฟล์ที่บันทึกไว้ก่อนเปิด Zoom สัญญาณไมโครโฟนได้รับการประมวลผลเหมือนกันว่าคุณอยู่ในสำนักงานบ้าน พื้นที่ทำงานร่วมกัน หรือโรงแรมระหว่างการเข้มข้น
โปรไฟล์สำรอง: ส่งออกการกำหนดค่าโปรไฟล์และบันทึกในโฟลเดอร์เซสชั่นชั้นเรียนของคุณ หากคุณติดตั้งใหม่หรือเปลี่ยนเครื่อง ความต่อเนื่องโซนิคของชั้นเรียนจะได้รับการรักษาไว้
ผลลัพธ์คือนักเรียนได้ยินวิทยากรเดียวกันตั้งแต่การปฐมนิเทศจนกว่าการสาธิตโครงการสุดท้าย ไม่ว่าสิ่งใดจะเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมทางกายภาพ
ทำเส้นทางเสียงสำหรับการส่งมอบ Bootcamp Multi-Platform
วิทยากร bootcamp โดยทั่วไปทำงานบนสามหรือสี่แพลตฟอร์มพร้อมกัน: Zoom สำหรับการบรรยายชั้นเรียน Discord สำหรับเวลาทำงานและชุมชนที่ไม่ตรงกัน Google พบกับเซสชั่นอาจารย์หุ้นส่วน และซอฟต์แวร์บันทึกสำหรับการบอกเล่าที่ไม่ตรงกัน
ความท้าทายในการทำเส้นทางคือการประมวลผลที่ไม่รู้แพลตฟอร์ม: การกำหนดค่าเสียงที่ทำงานในทั้งสี่โดยไม่ต้องการการกำหนดค่าใหม่ต่อแอป และไม่ได้สร้างอุปกรณ์ไมโครโฟนเสมือนที่การตั้งค่า Zoom คณะตัดสิน scorp ว่าไม่ใช่อินพุตมาตรฐาน
ทำเส้นทาง low-latency audio capture-level ปัญหา เมื่อการประมวลผลเสียงสกัดกั้นสัญญาณเสียงที่เลเยอร์ Windows Audio Session API ก่อนที่แอปใด ๆ จะได้รับ ทุกแอปบนเครื่องจะเห็นสัญญาณที่สะอาด บนอุปกรณ์ไมโครโฟนจริง ไม่มีสายเคเบิลเสมือน ไม่มีอุปกรณ์อื่นเพื่อเลือกในการตั้งค่า Zoom ไม่มีความเสี่ยงของนโยบาย IT คณะเก้ามึดอุปกรณ์เสมือน
สำหรับการใช้วิทยากรการเข้ารหัสโดยเฉพาะ:
- Zoom screen-share: การทำงานเนื้อหา การประมวลผลเสียงไม่มองเห็น Zoom
- ชั่วโมงทำงาน Discord: เช่นเดียวกัน Discord ได้รับสัญญาณที่ประมวลผล โดยไม่มีการกำหนดค่า
- บันทึกการบอกเล่า (OBS Loom Descript): ซอฟต์แวร์บันทึกทั้งหมดเห็นสัญญาณที่ประมวลผล เนื้อหาที่ไม่ตรงกันมีคุณภาพเสียงเดียวกันกับการบรรยายสดสดใจ
- แพลตฟอร์มพร้อมกัน: หากคุณมี Zoom และ Discord ทำงานพร้อมกันในเซสชั่นหลายประเทศ ทั้งสองได้รับสัญญาณที่ประมวลผลแบบเดียวกัน ไม่มีการประมวลผลสองเท่า ไม่มีความขัดแย้งในการทำเส้นทาง
เปรียบเทียบ: วิธีการประมวลผลเสียงสำหรับวิทยากร Bootcamp
| วิธีการ | ความซับซ้อนของการตั้งค่า | ลดเสียงรบกวน | Cross-platform | ความสอดคล้องของบุคลิกภาพ | แบบสองภาษา |
|---|---|---|---|---|---|
| ไม่มีการประมวลผล | ไม่มี | ไม่มี | N/A | ไม่มี | ไม่มี |
| NC ตัวเครื่องเก่า | ศูนย์ | ความ Proximity เท่านั้น | N/A | ไม่มี | ไม่มี |
| สายเคเบิลเสมือน + DAW | สูง | Plugin-dependent | ซ้ำแล้วซ้ำอีกต่อแอป | โปรไฟล์เป็นไปได้ | ไม่มี |
| เครื่องมือเสียง AI ยืมมา (low-latency audio capture) | ต่ำ | AI full-stack | อัตโนมัติ | โปรไฟล์ชื่อ | ใช่ |
วิธีการ DAW - ทำเส้นทางผ่าน Voicemeeter หรือสายเคเบิลเสมือนที่คล้ายกันลงใน DAW สำหรับ EQ และ noise gate - เป็นเรื่องปกติท่ามกลางวิศวกรเสียงและผู้ออกอากาศ สำหรับวิทยากรที่งานหลักของพวกเขาเขียนรหัสและอธิบายให้นักเรียนฟัง ค่าใช้จ่ายการกำหนดค่าคือภาษีเวลาที่ไม่ปรับปรุงผลการสอน เครื่องมือยืมมารั้งคั่น low-latency audio capture เลือกความยืดหยุ่นเพื่อง่ายขึ้น
ตั้งค่า VoxBooster สำหรับการสอน Bootcamp
VoxBooster เส้นทาง low-latency audio capture ไม่ต้องการ kernel driver และทำงานบน Windows 10/11 โดยไม่ต้องติดตั้งอาจารย์ สำหรับวิทยากร bootcamp การเข้ารหัส การตั้งค่าที่เกี่ยวข้อง:
- ติดตั้งโดยไม่มีสิทธิ์อาจารย์ - เกี่ยวข้องกับวิทยากรบนเครื่องที่บริหารจัดการชุมชนโดยมีนโยบาย IT
- เปิดใช้งานการลดเสียงรบกวน AI - เป้าหมายคีย์บอร์ดกลไก HVAC และเสียงรบกวนชั่วคราวที่บ้านโดยเฉพาะ
- กำหนดค่าโปรไฟล์เสียง - ตั้งค่า pitch ขั้นพื้นฐานและระดับเอฟเฟกต์ บันทึกด้วยชื่อชั้นเรียนเฉพาะ
- ไม่มีการกำหนดค่าใหม่ Zoom หรือ Discord - แอปทั้งสองยังคงเห็นไมโครโฟนจริงของคุณ สัญญาณที่ประมวลผลจะถูกส่งมอบอย่างใจ
ความล่าช้าการประมวลผล sub-300ms หมายถึงไม่มีช่องว่างที่ได้ยินระหว่างการพูดและการส่งในระหว่าง code-along แบบสด นักเรียนได้ยินคำอธิบายของคุณในเวลาเดียวกันที่พวกเขาเห็นการกดคีย์บนหน้าจอ
การกำหนดราคาเริ่มต้นที่ $6.99/เดือน สำหรับวิทยากรมืออาชีพที่ฟรีแตรประชุมสำหรับการสอนชั้นเรียน การคำนวณ ROI เป็นไปตรงไปตรงมา
การเชื่อมต่อ CIRR: คุณภาพการมีส่วนร่วมเป็นตัวแปรผลลัพธ์
CIRR (Council on Integrity in Results Reporting) เป็นหน่วยงานมาตรฐานอิสระที่ตรวจสอบข้อมูลผลลัพธ์สำหรับบูถมสำหรับการเข้ารหัสสมาชิก โรงเรียนเผยแพร่อัตราการสำเร็จการศึกษา อัตราการวางจำหน่าย เงินเดือนค่ากลาง และเวลาเพื่อจ้างงาน - ทั้งหมดที่ตรวจสอบโดย CIRR
นัยสำหรับวิทยากร: คุณภาพการมีส่วนร่วมไม่ใช่เมตริกนุ่มนวล นี่คือตัวแปรที่ไหลตรงไปยังผลลัพธ์ที่เผยแพร่ นักเรียนที่ไม่มีส่วนร่วมเนื่องจากความเหนื่อยล้าเสียงในการบรรยายอัลกอริทึมหนาแน่น หรือผู้ที่สูญเสียความเชื่อมั่นในคุณภาพการสอนในระหว่าง code-along ที่เสียหาย แสดงขึ้นในการสำรวจการมีส่วนร่วมและในที่สุดในอัตราการสำเร็จการศึกษา
คุณภาพเสียงมืออาชีพไม่ใช่ความหรูหรามา เพื่อโปรแกรมสมาชิก CIRR มันเป็นส่วนหนึ่งของกองปัญญา
วิทยากร Bootcamp ที่ Henry Coderhouse และโปรแกรมสไตล์ App Academy จริงจำเป็นต้อง
อาคศาสตร์ bootcamp LATAM - Henry ในอาร์เจนตินา โคลัมเบีย และเม็กซิโก ร่องสำหรับหลายประเทศของ Coderhouse ร่องแบบสเปนที่บริหารจัดการโดยโรงเรียนที่ตั้งอยู่ในสหรัฐฯ - มีความต้องการปฏิบัติงานเฉพาะที่แตกต่างจากการเข้ารหัส bootcamp มาตรฐานของสหรัฐฯ:
- เนื้อหาแบบไม่ตรงกันในสองภาษา สำหรับนักเรียนในเขตเวลาต่างๆ ในเอเชีย
- เซสชั่นสดกับนักเรียน LATAM ที่คุ้นเคยกับจังหวะภาษาสเปน Latam และลงทะเบียนสำเนียงการสอนเป็นสัญญาณของการใช้อำนาจต่ำกว่า
- การบันทึกทำให้คงอยู่ 12 สัปดาห์ - นักเรียนชมการบรรยายใหม่เมื่อดีบัก คุณภาพเสียงที่ลดลงในสัปดาห์ที่ 6 ทำให้สถาบันเก่ามีประโยชน์
การไหลการเข้ารหัส AI ครอบคลุมทั้งสามอย่าง: คุณภาพเสียงสม่ำเสมอในร่องแบบภาษา การส่งมอบเสียงที่เหมาะสมต่อภูมิภาค และการบันทึกอาคศาสตร์ที่รักษาคุณภาพเดียวกันกับเซสชั่นสดเนื้อหา
รายการตรวจสอบภาคปฏิบัติสำหรับวิทยากร Bootcamp
ก่อนการเปิดตัวชั้นเรียนของคุณถัดไป:
- ตั้งค่าลดเสียงรบกวนและตรวจสอบว่าใช้งานระดับเสียงรบกวนสำนักงานบ้านที่เจาะจงของคุณ
- สร้างและบันทึกโปรไฟล์เสียงชื่อสำหรับชั้นเรียน
- โปรไฟล์ทดสอบใน Zoom Discord และซอฟต์แวร์บันทึกของคุณในเซสชั่นเดียว
- หากทำงานร่องสองภาษา บันทึกและกำหนดค่าแบบเสียงที่สองสำหรับเซสชั่นสเปน
- ส่งออกและสำรองการกำหนดค่าโปรไฟล์ไปยังโฟลเดอร์เซสชั่นชั้นเรียนของคุณ
- เรียกใช้บันทึกการทดสอบ 10 นาทีโต้แย้งการทำงาน code-along โดยมีการใช้คีย์บอร์ดหนัก
การกำหนดค่าต้องใช้เวลาหนึ่งเซสชั่น ประโยชน์ความสอดคล้องทำงานนอกจากนี้ทั้งโค้ง 12 สัปดาห์เฉพาะ
คำถามที่พบบ่อย
คำตอบสำหรับคำถามทั่วไปมากที่สุดจากวิทยากรโรงเรียนอพยพประเมินการประมวลผลเสียงเพื่อการตั้งค่าการส่งมอบระยะไกล
ดูส่วน FAQ ในกระดาษหน้าด้านบนสำหรับชุด Q&A ครบถ้วน
การเข้ารหัส bootcamp เสมอมักจะวางความต้องการพิเศษกับวิทยากร การเลื่อนไปสู่การส่งมอบระยะไกลเพิ่มความซับซ้อนของเสียงที่การสอนแบบหน้าเศษไม่เคยมี เครื่องเปลี่ยนเสียงวิทยากรการเข้ารหัส เป็นการตอบสนองปฏิบัติงานต่อความซับซ้อนนั้น - ไม่ใช่ gadget แต่เป็นเครื่องมือมืออาชีพในหมวดเดียวกันกับสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่น่าเชื่อถือ
หากคุณสอนรหัสสำหรับการใช้ชีวิตและคุณไม่ได้จัดการสัญญาณเสียงของคุณเหมือนกับการจัดการการตั้งค่าตัวแก้ไขรหัส คุณจึงปล่อยไป้บ้านเข็ม
ดาวน์โหลด VoxBooster และเรียกใช้เซสชั่นแรกโดยใช้โปรไฟล์ชื่อชั้นเรียนของคุณ ประโยชน์ความสอดคล้องคือทันทีและหารือส่วนใหญ่ทั้งโค้ง 12 สัปดาห์