В статье рассматривается проблема формирования цифровых компетенций в области искусственного интеллекта у сотрудников органов государственного и муниципального управления в условиях цифровой трансформации. Цель исследования заключается в анализе изменений в восприятии технологий искусственного интеллекта сотрудниками органов власти после проблемной лекции-дискуссии и в выявлении педагогических условий, определяющих их готовность к внедрению искусственного интеллекта в профессиональную деятельность. Материалы и методы исследования включают анкетный опрос 36 сотрудников региональных и муниципальных органов власти, проведённый «до» и «после» проблемной лекции-дискуссии; статистическая обработка данных с использованием критерия Макнемара для связанных выборок. В результате исследования зафиксирована трансформация восприятия искусственного интеллекта от бытовых ассоциаций к пониманию его как инструмента решения рутинных профессиональных задач. Определено, что основным барьером для внедрения искусственного интеллекта выступает не страх перед новой технологией, а отсутствие организационно-педагогических условий: официальных регламентов и требований к безопасности данных. Выявлен запрос служащих на практико-ориентированное обучение и создание условий для применения искусственного интеллекта. Статистически значимое изменение отношения к проблеме «черного ящика» подтверждает эффективность предложенного формата обучения. Исследование обосновывает необходимость формирования образовательной экосистемы, объединяющей органы власти, университет и компании сферы информационных технологий. Такая экосистема направлена на обеспечение непрерывного профессионального развитие кадров, с ролью университета как интегратора данного процесса.
This article examines the issue of developing digital competencies in artificial intelligence among state and municipal government employees in the context of digital transformation. The aim of the study is to analyze changes in the perception of artificial intelligence technologies by government employees following a problem-based lecture-discussion and to identify the pedagogical conditions that determine their readiness to implement AI in their professional activities. The materials and methods of the research include a questionnaire survey of 36 regional and municipal government officials, conducted "before" and "after" the problem-based lecture-discussion, with statistical data processing using McNemar's test for related samples. The results of the study recorded a transformation in the perception of artificial intelligence, shifting from everyday associations to an understanding of it as a tool for solving routine professional tasks. It was determined that the main barrier to the implementation of artificial intelligence is not fear of the new technology, but the lack of organizational and pedagogical conditions, such as official regulations and data security requirements. A demand from employees for practice-oriented training and the creation of conditions for the application of artificial intelligence was identified. The statistically significant change in attitudes towards the "black box" problem confirms the effectiveness of the proposed training format. The study substantiates the need to form an educational ecosystem that unites government authorities, universities, and IT companies. This ecosystem is aimed at ensuring the continuous professional development of personnel, with the university playing the role of integrator in this process.
1. Анциферова Т. Н. Цифровизация как фактор трансформации современного общества // Цифровая наука. 2020. № 5 (5). С. 160-165. EDN: AYNGPO.
2. Продиблох Н. Е., Болокова М. А Инновации в государственном и муниципальном управлении как необходимое условие социально-экономического развития страны // Вестник Майкопского государственного технологического университета. 2023. Т. 15. № 1. С. 141-148. DOI: 10.47370/2078-1024-2023-15-1-141-148. EDN: KYGMVX.
3. Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 (ред. от 15.02.2024) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») // Собрание законодательства РФ. 2019. № 41. Ст. 5700.
4. Васильева Е. В. Компетентностный подход в государственной службе: какие знания и навыки выбирают госслужащие? // Вопросы государственного и муниципального управления. 2018. № 4. С. 120-144. DOI: 10.17323/1999-5431-2018-0-4-120-144. EDN: YQXPYT.
5. Васько Т. А. Модель компетенций государственного служащего как лидера в цифровой среде: на основе зарубежного опыта // Актуальные проблемы авиации и космонавтики: Сборник материалов VII Международной научно-практической конференции, посвященной Дню космонавтики. В 3-х томах, Красноярск, 12–16 апреля 2021 года. Том 3. Красноярск: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева», 2021. С. 587-589. EDN: PVVROB.
6. Янченко И. В., Кадычегова А. Н., Янченко Я. М., Кадычегов В. А. Педагогическая модель повышения квалификации в контексте непрерывного образования // Современные проблемы науки и образования. 2019. № 5. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=29142 (дата обращения: 10.03.2026). DOI: 10.17513/spno.29142. EDN: NMTUJT.
7. Демарев А. Б., Петрова И. Э. Отношение персонала к внедрению ИИ-решений: пилотное исследование в транспортной сфере // Управленческое консультирование. 2025. № 5. С. 205-214. DOI: 10.22394/1726-1139-2025-5-205-214. EDN: DNSKNX.
8. Qin X., Zhou X., Chen C., Wu D., Zhou H., Dong X., Cao L., Lu J. AI aversion or appreciation? A capability-personalization framework and a meta-analytic review // Psychological Bulletin. 2025. Vol. 151. № 5. P. 580-599. DOI: 10.1037/bul0000477.
9. Осипова С. И., Гафурова Н. В., Богданова А. И., Безотчество Л. М., Приходько О. В., Янченко И. В., Окунева В. С., Рябов О. Н. Продуктивные практики компетентностного подхода в образовании; Сибирский федеральный университет, Институт цветных металлов и материаловедения. Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2017. 461 с. ISBN: 978-5-7638-3636-3. EDN: ZIUJSJ.
10. Панова Е. А., Тарасова Е. Ю. Развитие цифровых компетенций и цифровой грамотности государственных служащих в условиях цифровой модернизации государственного управления // Государственное управление. Электронный вестник. 2025. № 112. С. 64-77. DOI: 10.55959/MSU2070-1381-112-2025-64-77. EDN: FHNTDT.
11. Шалина О. И., Шеина А. И. Цифровые компетенции муниципальных служащих: оценка текущего состояния // Ars Administrandi (Искусство управления). 2025. Т. 17. № 4. С. 709-729. DOI: 10.17072/2218-9173-2025-4-709-729. EDN: AHLMMT.
12. Овчинников С. С. Оценка цифровой грамотности государственных служащих // Политика и общество. 2022. № 4. С. 42-50. DOI: 10.7256/2454-0684.2022.4.39436. EDN: FPIOBS.
13. Квалификационные требования для замещения должностей государственной гражданской службы // Министерство труда и социальной защиты Российской Федерации: официальный сайт. Москва. URL: https://mintrud.gov.ru/ministry/programms/gossluzhba/16/1 (дата обращения: 13.03.2026).
14. Дубовик М. В., Дмитриев С. Г. Искусственный интеллект и методология экономической науки // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2025. Т. 22. № 2 (140). С. 5-12. DOI: 10.21686/2413-2829-2025-2-5-12. EDN: AVKDNH.
15. Осипова С. И., Янченко И. В. Карьерная компетентность как предмет педагогического исследования // Вестник Кемеровского государственного университета. 2012. № 3 (51). С. 135-141. DOI: 10.21603/2078-8975-2012-3-135-141. EDN: PEVMLV.
16. Кравченко Л. А., Троян И. А., Горячих М. В. Цифровые решения в государственном управлении: тренды, возможности и ограничения // Информационное общество. 2023. № 2. С. 54-68. DOI: 10.52605/16059921_2023_02_54. EDN: BNSOFM.
17. Леньков С. Л., Рубцова Н. Е. Статистические методы в психологии: учебник и практикум для вузов. 3-е изд., испр. и доп. М.: Юрайт, 2024. 311 с. ISBN: 978-5-534-11061-6. URL: https://urait.ru/bcode/541848 (дата обращения: 14.03.2026).