ГЕЙМИФИКАЦИЯ И СИМУЛЯЦИОННЫЕ ТРЕНАЖЕРЫ В ОБУЧЕНИИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО РАССЛЕДОВАНИЮ КИБЕРПРЕСТУПЛЕНИЙ

В условиях стремительного роста цифровых угроз правоохранительные органы сталкиваются с необходимостью модернизации подготовки специалистов, занимающихся расследованием киберпреступлений.

В статье рассматривается потенциал использования геймификации и симуляционных тренажеров как эффективных инструментов практикоориентированного обучения.

Обоснованы психолого-педагогические и организационные основания применения данных подходов, представлены успешные кейсы из международной практики (США, ЕС, Израиль, Сингапур). Проведена оценка экономической эффективности и правовых ограничений.

Особое внимание уделено возможностям внедрения подобных решений в Казахстане и в первую очередь в учебные заведения правоохранительной направленности, включая адаптацию национальных стандартов, требований к цифровым платформам и создание законодательной базы.

Результаты исследования представляют практическую ценность для разработчиков учебных программ научно-образовательных учреждений и могут быть использованы при подготовке киберспециалистов.

1. Jordon, H. Gamifying Cybersecurity: A Study of the Effectiveness of a Specific CTF Platform / H. Jordon, J. Wallace. – Queen’s University Belfast, 2023. – 22 p.

2. Matthews, S. Federal Bureau of Investigation. High-Technology Environment Training (HiTET): Embracing Modern Challenges // FBI Law Enforcement Bulletin. Washington, D.C. – 2023. – № 5. – Pp. 3-8.

3. Деси, Э.Л. Мотивация и личность. Теория и практика / Э.Л. Деси, Р.М. Райан. – М.: Питер, 2004. – 320 с.

4. Чиксентмихайи, М. Поток: Психология оптимального переживания / М. Чиксентмихайи. – М.: Альпина нон-фикшн, 2021. – 368 с.

5. S. Cordey. Trend Analysis: The Israeli Unit 8200 — An OSINT-based study [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://css.ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/gess/cis/center-forsecurities-studies/pdfs/Cyber-Reports-2019-12-Unit-8200.pdf (дата обращения: 05.08.2025).

6. Kirkpatrick, D.L. Evaluating Training Programs: The Four Levels; 3rd ed. / D.L. Kirkpatrick, J.D. Kirkpatrick. – San Francisco: Berrett-Koehler Publishers, 2006. – 226 p.

7. Shadish, W.R. Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference / W.R. Shadish, T.D. Cook, D.T. Campbell. – Boston: Houghton Mifflin, 2002. – 623 p.

8. Ihichr, A. A Systematic Review on Assessment in Adaptive Learning: Theories, Algorithms and Techniques / A. Ihichr, et al. // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2024. – Vol. 15. № 7. – Pp. 855-868.

9. Ruberto, A.J. Adaptive simulation utilizing a deep multitask neural network / A.J. Ruberto, et al. // JMIR Medical Simulation. – 2021. – Vol. 3. No. 2. – Pp. e22391-1–e22391-14.