Стремительное проникновение генеративного искусственного интеллекта в высшее образование обнаруживает разрыв между массовым использованием искусственного интеллекта студентами и отсутствием компетентностной рамки, обеспечивающей осознанное управление этим взаимодействием. Существующие модели не выделяют метапознание как самостоятельное основание компетентности. Цель исследования – обосновать необходимость метацифровой компетентности как нового типа компетентности в высшем образовании и систематизировать ее концептуальные основания. Методологическую основу составляет междисциплинарный синтез идей из области компетентностного подхода, когнитивной психологии, философии технологий и педагогики. Материалом служат международные компетентностные рамки, корпус отечественных и зарубежных источников, эмпирические данные по использованию искусственного интеллекта студентами российских вузов. Применены теоретический анализ, сравнительный анализ и метод методологической рефлексии. Выявлены пять концептуальных оснований метацифровой компетентности: технологический императив, вызовы рынка труда, эволюция компетентностного подхода, теория метапознания и распределенного познания, гуманистический ориентир. Раскрыта четырехуровневая методологическая архитектура концепции. Показано, что метацифровая компетентность занимает метауровень в системе существующих моделей, надстраиваясь над цифровой компетентностью и грамотностью в области искусственного интеллекта. Системное представление концептуальных оснований метацифровой компетентности создает теоретическую базу для проектирования образовательных программ и диагностических инструментов, направленных на формирование данной компетентности у студентов и преподавателей.
The rapid integration of generative artificial intelligence into higher education has exposed a critical gap: while student adoption of AI tools has surged, no established competence framework addresses the conscious management of human–AI cognitive collaboration. Existing models do not treat metacognition as a standalone competence foundation. The aim of the study is to substantiate the need for meta–digital competence as a distinct competence type in higher education and to systematize its conceptual foundations. The study employs interdisciplinary theoretical synthesis drawing on the competence–based approach, cognitive psychology, philosophy of technology, and higher education pedagogy. The source base includes international competence frameworks, Russian and international scholarship, and empirical survey data on artificial intelligence use among Russian university students. Theoretical analysis, comparative analysis, and methodological reflection were applied. Five conceptual foundations of meta-digital competence are identified: the technological imperative, labor market demands, the evolution of competence theory, metacognition and distributed cognition, and the humanistic orientation. A four–level methodological architecture is outlined. Meta-digital competence is shown to occupy a meta–level within the landscape of existing models, building upon – rather than replacing – digital competence and AI-literacy. The systematic articulation of meta-digital competence’s conceptual foundations provides a theoretical basis for designing educational programs and diagnostic instruments aimed at developing this competence among both students and faculty.
1. Алешковский И. А., Гаспаришвили А. Т., Нарбут Н. П., Крухмалева О. В., Савина Н. Е. Российские студенты о возможностях и ограничениях использования искусственного интеллекта в обучении // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2024. Т. 24. № 2. С. 335–353. DOI: 10.22363/2313-2272-2024-24-2-335-353.
2. Кузьминов Я. И., Кручинская Е. В., Груздев И. А., Наумов А. А. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образовательных целях // Высшее образование в России. 2025. Т. 34. № 6. С. 9–35. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35.
3. Ferrari A. DIGCOMP: A Framework for Developing and Understanding Digital Competence in Europe. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2013. DOI: 10.2788/52966.
4. Cosgrove J., Cachia R. DigComp 3.0: European Digital Competence Framework. Fifth Edition. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2025. DOI: 10.2760/0001149.
5. 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. DOI: 10.1016/j.caeai.2022.100101.
6. Роберт И. В. Развитие информатизации образования в условиях цифровой трансформации // Педагогика. 2022. Т. 86. № 1. С. 40–50. EDN: FWHKKG.
7. Солдатова Г. У., Рассказова Е. И. Краткая и скрининговая версии индекса цифровой компетентности: верификация и возможности применения // Национальный психологический журнал. 2018. № 3 (31). С. 47–56. DOI: 10.11621/npj.2018.0305.
8. Конколь М. М. Метацифровая компетентность как новая парадигма образования в эпоху искусственного интеллекта // Ученые записки Российского государственного социального университета. 2025. Т. 24. № 2 (175). С. 112–119. DOI: 10.17922/2071-5323-2025-24-2-112-119.
9. Конколь М. М., Марьина Е. Д. Методологические основания системы метацифровой компетентности (на примере языкового образования) // Образование и наука. 2025. Т. 27. № 9. С. 9–29. DOI: 10.17853/1994-5639-2025-9-9-29.
10. Конколь М. М., Сухерман Л. М. Теоретико-методологическое обоснование уровневой модели метацифровой компетентности для взаимодействия с генеративными языковыми моделями // Образование и наука. 2026. Т. 28. № 6. С. 9–32. DOI: 10.17853/1994-5639-2026-6-9-32.
11. Конколь М. М., Слесарев М. А., Марьина Е. Д., Черная С. Н. Теоретико-методологические основы проектирования образовательных инструментов на основе искусственного интеллекта // Современные наукоемкие технологии. 2026. № 2. С. 161–171. DOI: 10.17513/snt.40686.
12. Конколь М. М., Шишлова Е. Э. Трансформация образовательной субъектности студента университета в эпоху ИИ-технологий // Высшее образование в России. 2026. Т. 35. № 2. С. 36–52. DOI: 10.31992/0869-3617-2026-35-2-36-52.
13. Salganik L. H., Rychen D. S., Moser U., Konstant J. W. Definition and Selection of Competencies: Theoretical and Conceptual Foundations (DeSeCo). Neuchâtel: Swiss Federal Statistical Office, 1999. [Электронный ресурс]. URL: https://www.deseco.ch/bfs/deseco/en/index/02.parsys.53466.downloadList.62701.DownloadFile.tmp/1999.projectsoncompetenciesanalysis.pdf(дата обращения: 12.06.2026).
14. Miao F., Holmes W., Huang R., Zhang H. AI and education: guidance for policy-makers. Paris: UNESCO Publishing, 2021. DOI: 10.54675/PCSP7350.
15. Chui M., Hazan E., Roberts R., Singla A., Smaje K., Sukharevsky A., Yee L., Zemmel R. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey Global Institute, June 2023. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier (дата обращения: 12.06.2026).
16. Блауберг И. В., Юдин Э. Г. Становление и сущность системного подхода. М.: Наука, 1973. 270 с. [Электронный ресурс]. URL: http://tlf.msk.ru/school/Blauberg.pdf (дата обращения: 10.06.2026).
17. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep Learning // Nature. 2015. Vol. 521. Is. 7553. P. 436–444. DOI: 10.1038/nature14539.
18. Köse U. Book Review: “The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies” (E. Brynjolfsson & A. McAfee) // Journal of Multidisciplinary Developments. 2016. Vol. 1. P. 7–8. URL: https://www.researchgate.net/publication/313105721_Book_Review_The_Second_Machine_Age_Work_Progress_and_Prosperity_in_a_Time_of_Brilliant_Technologies_E_Brynjolfsson_A_McAfee (дата обращения: 13.06.2026).
19. Конколь М. М. От цифровой грамотности к метацифровой компетентности: новая парадигма человеческого капитала в условиях ИИ-экономики // Искусственный интеллект в принятии экономических решений: активы, акторы, стратегии: монография (серия «Управление активами») / под ред. И. М. Степнова, Ю. А. Ковальчук; Московский государственный институт международных отношений (университет) Министерства иностранных дел Российской Федерации, Кафедра управления активами. М.: ЦЭМИ РАН, 2026. С. 798–806. DOI: 10.33051/978-5-8211-0841-8-2026-1-950. EDN: KIFSJH. ISBN 978-5-8211-0841-8.
20. Зимняя И. А. Ключевые компетенции – новая парадигма результата образования // Эксперимент и инновации в школе. 2009. № 2. С. 7–14. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klyuchevye-kompetentsii-novaya-paradigma-rezultata-obrazovaniya/viewer (дата обращения: 10.06.2026).
21. Fleming S. M. Metacognition and Confidence: A Review and Synthesis // Annual Review of Psychology. 2024. Vol. 75. P. 241–268. DOI: 10.1146/annurev-psych-022423-032425.
22. Fleur D. S., Bredeweg B., van den Bos W. Metacognition: ideas and insights from neuro- and educational sciences // npj Science of Learning. 2021. Vol. 6. Art. 13. DOI: 10.1038/s41539-021-00089-5.
23. Фомин А. Е., Фаликман М. В. Метапознание: проблемы и подходы // Образовательная политика. 2023. № 3 (95). С. 30–43. DOI: 10.22394/2078-838X-2023-3-30-43.
24. Clark A., Chalmers D. The Extended Mind // Analysis. 1998. Vol. 58. Is. 1. P. 7–19. DOI: 10.1093/analys/58.1.7.
25. Гордеева Т. О. Когнитивные и образовательные эффекты системы развивающего обучения Д. Б. Эльконина – В. В. Давыдова: возможности и ограничения // Культурно-историческая психология. 2020. Т. 16. № 4. С. 14–25. DOI: 10.17759/chp.2020160402.
26. Асмолов А. Г. Системно-деятельностный подход к разработке стандартов нового поколения // Педагогика. 2009. № 4. С. 18–22. EDN: KTUQSV.
27. Pangrazio L., Selwyn N. ‘Personal data literacies’: A critical literacies approach to enhancing understandings of personal digital data // New Media & Society. 2019. Vol. 21. Is. 2. P. 419–437. DOI: 10.1177/1461444818799523.
28. Пустовойтов В. Н., Дубицкая Е. В., Шлома А. В. Искусственный интеллект в образовании: риски некорректного использования // Современные наукоемкие технологии. 2025. № 8. С. 109–113. DOI: 10.17513/snt.40471.
29. Егоров К. Б., Захарова В. А., Половина И. П. Цифровые навыки как компоненты функциональной грамотности: готов ли учитель? // Современные наукоемкие технологии. 2023. № 2. С. 135–143. DOI: 10.17513/snt.39535.