Модель компетенций сотрудников уголовно-исполнительной системы в сфере искусственного интеллекта
Кузнецова Е. В. Модель компетенций сотрудников уголовно-ис- полнительной системы в сфере искусственного интеллекта // Пенитенциарная наука. 2026. Т. 20, № 3 (75). С. 312–322. doi 10.46741/27132811.2026.75.3.010.
цифровая трансформация уголовно-исполнительной системы, предусмотрен-
ная стратегическими документами государственной политики, обусловливает объективную
потребность в сотрудниках, обладающих компетенциями в сфере искусственного интеллек-
та (ИИ-компетенциями). Вместе с тем научно обоснованная модель данных компетенций и
инструменты их оценки применительно к сотрудникам уголовно-исполнительной системы в
отечественной и зарубежной науке не разработаны. Целью исследования является выявле-
ние сущности компетенций сотрудника уголовно-исполнительной системы в сфере искус-
ственного интеллекта, концептуальных подходов к разработке ее содержательной модели и
инструментов оценки. Методы: исследование основано на диалектическом подходе к позна-
нию с применением системного анализа, качественного контент-анализа и сравнительного
метода. Эмпирическую базу составили отечественные и зарубежные научные исследования
в области ИИ-компетенций, нормативные правовые акты, а также отчеты и руководящие до-
кументы (ЮНЕСКО, ОЭСР, Интерпол) по использованию искусственного интеллекта в сфере
государственного управления и правоохранительной деятельности. Результаты: проведена
концептуализация понятий «ИИ-грамотность» и «ИИ-компетенция» применительно к сотруд-
никам правоохранительных органов. Разработана теоретическая модель ИИ-компетенций
сотрудника уголовно-исполнительной системы, включающая шесть взаимосвязанных блоков
(когнитивный, нормативно-этический, функционально-деятельностный, коммуникативно-аф-
фективный, социокультурный). Обоснована четырехуровневая структура освоения компетен-
ций (базовый уровень, квалифицированный пользователь, стратегический лидер-заказчик,
разработчик ИИ-систем). Выводы: предложенная модель может служить концептуальной ос-
новой для трансформации образовательных программ ведомственных вузов, системы допол-
нительного профессионального образования и профессиональной служебной подготовки.
Перспективным направлением дальнейших исследований является эмпирическая верифика-
ция модели и разработка валидированного диагностического инструментария на репрезента-
тивной выборке сотрудников уголовно-исполнительной системы.
Ключевые слова: искусственный интеллект; компетенции в сфере искусственного интеллекта; ИИ-компетенции; ИИ-грамотность; уголовно-исполнительная система; модель ИИ-компетенций сотрудника уголовно-исполнительной системы.
готовки кадров для экономики, состоявшегося 25 декабря 2025 г. URL: http://www.kremlin.ru/acts/assignments/
orders/79143 (дата обращения: 04.03.2026).
2. Chee H., Ahn S., Lee J. A competency framework for AI literacy: variations by different learner groups and an implied
learning pathway // British Journal of Educational Technology. 2025. Vol. 56, № 5. Pp. 2146–2182.
3. Mansur S. AI as a catalyst in education, adult learning, and digital literacy // International Journal for Multidisciplinary
Research. 2025. Vol. 7, № 4, art. 54198.
4. Laupichler M. C., Aster A., Schirch J., Raupach T. Artificial intelligence literacy in higher and adult education: a scoping
literature review // Computers and Education: Artificial Intelligence, 2022. Vol. 3, art. 100101.
5. Lintner T. A systematic review of AI literacy scales // Science of Learning. 2024. Vol. 9, art. 50.
6. Zhang L., Si W., Shang K., Zhu J., Ji X. Mapping the AI divide in undergraduate education: community detection in
disciplinary networks and survey evidence. URL: https://arxiv.org/html/2510.19288 (дата обращения: 04.03.2026).
7. Su J., Chen X., Chu S., Hu X. A scoping review of empirical research on AI literacy assessments // Educational Technology
Research and Development. 2025. Vol. 73.
8. Markus A., Carolus A., Wienrich C. Objective measurement of AI literacy: development and validation of the AI Competency
Objective Scale (AICOS) // Computers and Education: Artificial Intelligence. 2025. Vol. 9, art. 100485.
9. Yuan C. W., Tsai H.-Y. S., Chen Y.-T. Charting competence: a holistic scale for measuring proficiency in artificial intelligence
literacy // Journal of Educational Computing Research. 2024. Vol. 62. Pp. 1455–1484.
10. Soto-Sanfiel M. T., Angulo-Brunet A., Lutz C. The scale of artificial intelligence literacy for all (SAIL4ALL): assessing
knowledge of artificial intelligence in all adult populations // Humanities and Social Sciences Communications. 2025. Vol.
12, art. 1
11. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образователь-
ных целях / Я. И. Кузьминов, Е. В. Кручинская, И. А. Груздев, А. А. Наумов // Высшее образование в России. 2025.
Т. 34, № 6. С. 9–35.
12. Соколов Н. В. Разработка педагогической модели формирования компетенций в области искусственного ин-
теллекта для студентов-бакалавров // Проблемы современного педагогического образования. 2024. № 84-1. С.
297–300.
13. Плащевая Е. В., Уточкина Е. А., Нигей Н. В. Роль дисциплины «Введение в искусственный интеллект» в форми-
рование цифровых компетенций у студентов Амурской ГМА // Тенденции развития науки и образования. 2024. №
107-2. С. 37–40.
14. Gual L., Medina L., Parejo J.-L. A tridimensional model of AI literacy: an empirical analysis of student performance and
demographic patterns in higher education // Australasian Journal of Educational Technology. 2025. Vol. 41. Pp. 37–55.
15. Mukhamedkarimova D. F., Umurkulova M. M. Factors contributing to higher education students’ acceptance of artificial
intelligence: a systematic review // European Journal of Educational Research. 2025. Vol. 14, № 4. Pp. 1373–1388.
16. Сысоев П. В. Компетенция современного педагога в области искусственного интеллекта: структура и содержа-
ние // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 6. С. 58–79.
17. Смышляева (Дедкова) О. В., Груздева М. Л. Определение понятий грамотности и компетенций в области ис-
кусственного интеллекта в контексте педагогического образования // Вестник Российского Университета Дружбы
Народов. Серия: Информатизация образования. 2025. Т. 22, № 3. С. 371–381.
18. Содержание компетенции будущего педагога в области искусственного интеллекта / М. Н. Евстигнеев, О. Г.
Поляков, И. А. Евстигнеева, Е. М. Филатов // Педагогика. Вопросы теории и практики. Россия. 2026. Т. 11, № 1. С.
87–96.
19. Artificial intelligence literacy in higher and adult education: a scoping literature review / M. C. Laupichler et al. //
Computers and Education: Artificial Intelligence. 2022. Vol. 3, art. 100101.
20. AI literacy education for older adults: motivations, challenges and preferences / N. Yamashita et al. URL: arXiv:2504.14649
(дата обращения: 04.03.2026).
21. Bialy F., Elliot M., Meckin R. Perceptions of AI across sectors: a comparative review of public attitudes. URL:
arXiv:2509.18233 (дата обращения: 04.03.2026).
22. Лаврова Т. Б., Морозов М. Ю., Жовнир М. Г. Цифровая компетентность государственных гражданских служащих
в контексте вызовов цифровой трансформации // Государственная служба. Россия. 2025. Т. 27. № 6 (158). С. 36–47.
23. Misuraca G. C., Medaglia R., Feijoo C., Mortat M., Noordt C. van. Developing competences for artificial intelligence in
the public sector: the AI4Gov canvas // Conference on Digital Government Research. 2025. Vol. 26.
24. Эклер Н. А., Янченко И. В. Развитие цифровых компетенций в области искусственного интеллекта у государ-
ственных и муниципальных служащих: эмпирическое исследование // Современные проблемы науки и образова-
ния. 2026. № 3. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=34535 (дата обращения: 15.05.2026).
25. Шалина О. И., Шеина А. Ю. Цифровые компетенции муниципальных служащих: оценка текущего состояния //
Ars Administrandi (Искусство управления). 2025. Т. 17, № 4. С. 709–729.
26. Weichong Z., Chen X. U., Yiran Z. H. U. Cultivation path of AI literacy for grassroots civil servants based on the integrated
TAM-IDT model // Journal of Library and Information Sciences in Agriculture. 2025. Vol. 37. Pp. 72–85.
27. Панова Е. А., Тарасова Е. Ю. Развитие цифровых компетенций и цифровой грамотности государственных слу-
жащих в условиях цифровой модернизации государственного управления // Государственное управление. Элек-
тронный вестник. 2025. № 112. С. 64–77.
28. Лаврова Т. Б., Морозов М. Ю., Жовнир М. Г. Цифровая компетентность государственных гражданских служащих
в контексте вызовов цифровой трансформации // Государственная служба. Россия. 2025. Т. 27, № 6 (158). С. 36–47.
29. Medaglia R., Mikalef P., Tangi L. Competences and governance practices for artificial intelligence in the public sector.
URL: https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC138702 (дата обращения: 04.03.2026).
30. Chen Y., Wu Y., Lin K., Hoggenmueller M., Zhang Q., Jian Y.-S., Sun I. Y. Attitudes toward AI-powered robots in policing: AI
literacy, organizational justice, and occupational wellbeing among Chinese police officers // Asian Journal of Criminology.
2026. Vol. 21, art. 3.
31. Потенциал влияния ИИ-грамотности на информационное поведение студентов /С. С. Стрельников, А. П. Во-
хминцев, А. Л. Каткова, О. М. Ушакова // Мир науки. Педагогика и психология. 2024. Т. 12, № 4. URL: https://mirnauki.
com/PDF/91PDMN424.pdf (дата обращения: 15.05.2026).
32. What are artificial intelligence literacy and competency? A comprehensive framework to support them / T. K. F. Chiu et
al. // Computers and Education Open. 2024. Vol. 6, art. 100171.
33. Смышляева О. В., Груздева М. Л. Определение понятий грамотности и компетенций в области искусственного
интеллекта в контексте педагогического образования // Вестник Российского университета дружбы народов. Се-
рия: Информатизация образования. 2025. Т. 22, № 3. С. 371–381.
34. Long D., Magerko B. What is AI literacy? Competencies and design considerations // Proceedings of the 2020 CHI
Conference on Human Factors in Computing Systems. 2020. Pp. 1–16.
35. MAILS – Meta AI literacy scale: development and testing of an AI literacy questionnaire based on well-founded
competency models and psychological change – and meta-competencies / A. Carolus et al. // Computers in Human
Behavior: Artificial Humans. 2023. Vol. 1, № 2, art. 100014.
36. Annapureddy R., Fornaroli A., Gatica-Perez D. Generative AI literacy: twelve defining competencies // Digital
Government: Research and Practice. 2025. Vol. 6, № 1. Pp. 1–21.
37. Nikiforova O. A., Akimova O. A., Bordunos A. K., Kaisheva K. V., Sevryukov S. Yu. Generative AI literacy of university
faculty members in Russia // Data-Driven Monetization Strategies for Economic Insights, IGI Global Scientific Publishing,
Hershey, PA, USA. 2025. Pp. 309–334.
38. Artificial intelligence and digital transformation: competencies for civil servants. UNESCO. URL https://unesdoc.
unesco.org/ark:/48223/pf0000383325 (дата обращения: 14. 05.2026).
39. Лебезова Э. М. От цифровых навыков к цифровому лидерству: формирование компетенций руководителей го-
сударственного сектора в эпоху искусственного интеллекта // Новое в экономической кибернетике. 2025. № 2.
С. 101–122.
40. Компетенции в области ИИ. URL: https://github.com/aimclub/ai-competency-model (дата обращения: 14.04.2026).
