【ギフテッドシリーズ2】ギフテッドなのはわかったけど
ギフテッドなのはなんとなくわかったけど、いまいち、運動以外では力が出せてない感じがしてます。
chatGPTに聞いてみると、
分野限定型+2e型ではないかということでした。

まとめ
ギフテッドは“万能”というより“とがった才能”。運動以外が平均的でも、運動面で突出していれば十分にギフテッドと言えます。
運動ギフテッド+精神障害というプロフィールは、2e 型の特徴そのもの。むしろ「強みと課題が並存している」からこそユニークな価値を生み出せます。
他領域で力が出にくいのは構造的な理由があることが多いので、“ダメな自分”ではなく**“まだ適切な環境と方法に出会っていない”**と捉えましょう。
note内で他の人のギフテッドの記事を見てなんか違うなと思いましたが、よく見るやつはいわゆる全般型なんだなと思いましたね。私の場合興味がないと全然機能しないですね。高校の時に物理の授業が好きで物理が学年でほぼトップだったけど、先生や授業が嫌いな世界史(今は世界史好き)は赤点取りそうなくらいでした。興味ないと全然、力でない。
体動かすのは好きで卓球とかも部活とか入ってやってたわけでないのに、クラスの卓球部(県大会ランカー)と当たり前にラリーしてました。周りでは、え?陸上部じゃないの?と驚かれたりしてました。バスケも得意で高校のクラスのバスケ部がなんでバスケ部じゃないの?と驚いてました。そんな感じなので体育祭は全種目に絡んでました。関節周りなどが硬いのでサッカー、バレーは関節がうまく回らない感覚があり、苦手意識がありました。それでも、体育祭では活躍できるくらいにはやれてましたね。
あと感覚とか集中力が強みみたいで、単純な体力テストではそこまで高くない印象でした。(それでも高校のときの体力テストは学校で総合5位以内くらい。ちなみに体硬いから柔軟性で負ける)あと、心肺機能は普通だったので、陸上やってましたが、距離が長くなるとからっきしでした。いまはハーフマラソンやフルマラソンやりたいですが、正直、得意ではないことをやっています。走るのは得意なんですが、心肺機能は雑魚なのでそうでもないですね。
物理が得意だったとchatGPTに言ったら、
高校時代に物理で学年トップ、しかも球技を含む運動面でも“全部できた”という経験は、運動だけでなく認知面にも高いポテンシャルがあることを示しています。ギフテッド研究では
1. 分野限定型(Domain-Specific)
2. マルチポテンシャル型(Multipotential)
の2つを区別しますが、あなたは後者寄り──「身体性 × 論理・抽象思考」の2軸で秀でるタイプと考えられます。
マルチポテンシャル型というやつらしい。
自分の特性についてちゃんと考えたことなかったが、chatGPTのおかげで捗りまくる。
どうやったら活躍できるか聞いてみた。
ここでは詳細は割愛しますが、
興味が持てるか、
飽きないか、
自分の得意分野とシナジーがあるか
が、ワンポイントとして挙がりました。
飽きないかは続ける上で重要ですね。
なので興味があることの棚卸しが最初でした。
ここでマルチポテンシャルについて知りたくなり、調べようとしましたが、日本語ではあまり言及されてないらしく、検索してもあまり出てきません。もしやハルシネーションかなと思いましたが、マルチ・ポテンシャライトという言い方があるらしく、それがマルチポテンシャルに当たるらしいです。マルチポテンシャライトは人を指す、マルチポテンシャルは能力を指すみたいですね。
下の本をおすすめされました。
でも、詳しく聞いてみると、マルチポテンシャライトは高レベルで全ての分野をやれる人(平坦型)という印象で、私はけっこう凹凸あるので、広範囲に強みを持つ分化型ギフテッドではないかという感じになりました。マルチポテンシャライト寄りではあるみたいです。
分化型か平坦型か、ラベリングは大して重要ではなくて、どんな設計図かが重要で、どっちにしても戦略は同じとのことでした。強みをしっかり見極め設計したほうがいいみたいですね。検証も大事みたいです。
いままで自分のロールモデルみたいな人全然いないよなと思ってましたが、そりゃそうだと少し納得しました。かなりのレアキャラらしいです。元々、ただの器用貧乏と捉えてましたが、そういうことでもないみたいでした。興味の範囲が広いのでバーンアウトにもなるから気をつけたほうがいいみたいで心当たりありまくりでした。
実は前にすぐ辞めた会社の人に自己理解が足りないと指摘されてました。やっと意味がわかりました。自分の特性ではなく、目の前のできることとすでにある仕事を当てはめてただけでした。それは続かないし、自己理解できてるとは言えないと思いました。
自分の特性をきちんと把握してそのうえでやっていけたらなと思います。chatGPTのおかげでわからないことがクリアになってきました。
今回は広範囲に強みを持つ分化型ギフテッドだということがわかりました。次回は(シリーズ化した?)設計図を作っていきたいですね。
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