Russian Journal of Labour Economics

Экономика труда

2410-1613 2412-8929

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

126006

10.18334/et.13.5.126006

IDJXZR

Articles

Статьи

Research Article

Digital technologies in occupational safety training for employees of different ages

Цифровые технологии в обучении по охране труда работников разных возрастов

https://orcid.org/0000-0001-5196-7447

4709-9965

57218279205

AAE-5952-2022

Shirokov

Jury Aleksandrovich

Широков

Юрий Александрович

Профессор кафедры техносферной безопасности, доктор технических наук, доцент

Shirokov001@mail.ru

Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy Российский государственный аграрный университет- Московская сельскохозяйственная академия им. К.А. Тимирязева

31 05 2026

13 5

VOL 13, NO5 (2026)

ТОМ 13, №5 (2026)

01 05 2026 27 05 2026

2026

Shirokov Yu.A.

Широков Ю.А.

https://1economic.ru/lib/126006

The article analyzes the possibilities of applying digital technologies in occupational safety training methods, taking into account the age characteristics of employees. The methodological basis of the research is the study and synthesis of research materials on changes in the perception of information by different generations of employees and the experience of applying digital technologies in training and preparing employees for safe work. The article showa the necessity of differentiating training methods and the depth of employee involvement in modern methods, depending on age-related cognitive characteristics and the level of involvement in the application of various types of gadgets. Virtual reality and artificial intelligence technologies introduced into the occupational safety training system will help overcome the difficulties of information perception for both new generations of employees and older employees. The possibility of applying modern technologies in teaching occupational safety, safe working methods and conducting briefings is proposed; and examples of successful use of technologies, disadvantages and problems are considered.

В статье анализируются возможности использования цифровых технологий в методиках обучения охране труда с учетом возрастных особенностей работников. Методологической основой работы является изучение и обобщение материалов исследований об изменениях в восприятии информации разными поколениями сотрудников и опыта использования цифровых технологий при обучении и подготовке сотрудников к безопасному труду. Показана необходимость дифференциации методик обучения и глубины вовлечения сотрудников в современные методы в зависимости от возрастных когнитивных особенностей и уровня вовлеченности в использование различных видов гаджетов. Технологии виртуальной реальности и искусственного интеллекта, внедренные в систему обучения охране труда, помогут преодолеть трудности восприятия информации как новым поколениям работников, так и пожилым работникам. Предложена возможность использования современных технологий при обучении охране труда, безопасным методам работы и проведении инструктажей, рассмотрены примеры успешного использования технологий, недостатки и проблемы

occupational safety training instruction virtual reality artificial intelligence

охрана труда обучение инструктаж виртуальная реальность искусственный интеллект

1. Андерия Д.Г.К. Правовое поле и искусственный интеллект: возможности правового регулирования действий искусственного интеллекта // Актуальные вопросы государственно-правового регулирования экономических отношений: Материалы Международного научно-практического симпозиума. Москва, 2021. – c. 208-211.

2. Базылев Я.С. Особенности когнитивных процессов поколений: X, Y, Z, Alph // Общество: социология, психология, педагогика. – 2024. – № 10. – c. 64–69. – doi: 10.24158/spp.2024.10.8.

3. Бахонина Е. И., Матузов Г. Л., Фазылова Л. И., Хайбуллина Р. Р. Условия труда и профессиональные заболевания работников фармацевтической промышленности. // Электронный научный журнал “Нефтегазовый бизнес” [Онлайн-издание // “Нефтегазовый бизнес]. 3, - с. 92-95 (2024). https://doi.org/10.17122/ogbus-2024-3-92-105 URL: https://doi.org/.

4. Гущин Ю. В. Интерактивные методы обучения в высшем образовании // Вестник Международного университета природы, общества и человека Дубна. – 2012. – № 2. – c. 1-18.

5. Кошечкин Ю. В., Барабанова С. Н. В основе подготовки кадров в области техносферной безопасности лежит ее качество // Вестник сельского развития и социальной политики. – 2017. – № 2. – c. 31-34.

6. Фаттахов Т. Дорожно - транспортные происшествия и смертность в России // Demographic review. – 2015. – № 2. – c. 6-36.

7. Федосов А. В., Банных Д. С., Мусин Р. Р., Байгельдиева Н.А. Возможности применения искусственного интеллекта для целей охраны труда на примере организации медицинских осмотров // Нефтегазовое дело. – 2025. – № 2. – c. 97-121. – doi: 10.17122/ogbus-2025-2-97-121.

8. Широков Ю.А., Смирнов Г.Н. Актуальные проблемы охраны труда в современном сельском хозяйстве. / Прикладные, поисковые и фундаментальные социально-экономические исследования: интеграция науки и практики. - Самара, 2018. – 57-72 c.

9. Широков Ю.А., Смирнов Г.Н. Организация рабочего времени и трудового процесса тракториста - машиниста в современных мобильных машинах для сельского хозяйства // Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина. – 2019. – № 6. – c. 28-34. – doi: 10.34677/1728-7936-2019-6-28-34.

10.

10. Широков Ю.А. Оценка рисков в сфере безопасности труда в связи с повышением пенсионного возраста // Безопасность труда в промышленности. – 2020. – № 6. – c. 29-34. – doi: 10.24000/0409-2961-2020-6-29-34.

11.

11. Basu N., Dave R. Artificial intelligence and job sector - need for laws // Educational Administration: Theory And Practice. – 2024. – № 3. – p. 690-701. – doi: 10.53555/kuey.v30i3.1337.

12.

12. Bigman Y. E., Wilson D., Arnestad M. N., Waytz A., Gray K. Algorithmic discrimination causes less moral outrage than human discrimination // Journal of Experimental Psychology: General. – 2023. – № 1. – p. 4-27. – doi: 10.1037/xge0001250.

13.

13. Boshi P. Improving the efficiency of personnel: solving problems of developing an effective safety culture // Society of Petroleum Engineers. – 2014. – № 3. – p. 1. – doi: 10.2118/0614-0018-OGF.

14.

14. Cheng Z. // Retrieved from Nature.com. – 2023. – № 2. – url: https://www.nature.com/articles/s41599-023-02079-x.

15.

15. Chen L., Ma R., Hannák A., Wilson C. Investigating the impact of gender on rank in resume search engines // Proceedings of the 2018 chi conference on human factors in computing systems. – 2018. – p. 1-14. – doi: 10.1145/3173574.3174225.

16.

16. Chen, Z. (2023). Ethics and discrimination in artificial intelligence-enabled recruitment practices. Humanities and Social Sciences Communications, 10.

17.

17. H. De Nicolais, R. Vadala, J. Abate Improved well control taking into account the human factor // Society of Petroleum Engineers. – 2016. – doi: 10.2118/181035-ms.

18.

18. De Stefano V. “Negotiating the algorithm”: automation, artificial intelligence and labor protection // Comparative Labor Law Policy Journal. – 2019. – № 1. – p. 15-46.

19.

19. Daniel Eckert, Andrea Mower The Effectiveness of Virtual Reality Soft Skills Training in the Enterprise: a study. 2020. 73 p.

20.

20. Estrada, G, Coronado, M., Soria, Y., Jiménez S., Cristobal J., Torres E., Camargo M., Taipe M., Aparicio S., Luis J., Briceño B. Inteligencia artificial en la gestión de los recursos humanos // Revista de Climatolog´ıa Edici´on Especial Ciencias Sociales. – 2024. – p. 2082-2092.

21.

21. Freze T., Freze A., Gorina L. Risk-based approach to the audits of employers and leading automated occupational safety management systems // Adv. Soc. Sci. Educ. Humanit. - Res.. – 2020. – p. 121–127. – doi: 10.2991/assehr.k.200526.018.

22.

22. Jagadish Kengam. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION // Interdisciplinary scientific journal Artificial Intelligence in Education: advantages, problems and use cases. DOI:10.13140/RG.2.2.16375.65445

23.

23. James B.A. New methods of accounting for the human factor in technological safety // Society of Petroleum Engineers. – 2014. – doi: 10.2118/169907-MS.

24.

24. Lehallier B., Gate D., Schaum N. Undulating changes in human plasma proteome profiles across the lifespan // Nat Med. – 2019. – p. 1843–1850. – doi: 10.1038/s41591-019-0673-2.

25.

25. Mandowa J. Factors enhancing implementation of occupational safety and health management systems in manufacturing industry of Mutare, Zimbabwe // Occupational Health and Safety. – 2025. – doi: 10.3389/fpubh.2025.1450567.

26.

26. P.S., Mourtas, S.D., Sahoo, J.K. (eds) Hybrid Methods for Modeling and Optimizing Complex Systems. HMMOCS 2024.// Lecture Notes in Networks and Systems, - vol 1481. - Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-95649-2_44 URL: https://doi.org/.

27.

27. Novikov D.A. Using Artificial Intelligence in Employment: Problems and Prospects of Legal Regulation // Journal of Digital Technologies and Law. – 2024. – № 2. – p. 611-635. – doi: 10.21202/jdtl.2024.31.

28.

28. Nuraliev F.M., Giesov U.E. On the design of virtual reality environments in education / VIII International Scientific, // Technical and Methodological Conference Actual problems of information telecommunications in science and education, February 27-28, 201922.

29.

29. Oneto L., Bunte K., Navarin N. Advances in artificial neural networks, machine learning and computational intelligence // Neurocomputing. – 2022. – p. 300-303.

30.

30. Pradeep T. Labour Law in the Era of Artificial Intelligence and AutomationInternational // Journal for Multidisciplinary Research (IJFMR) March-April. – 2024. – № 2. – p. 1-14.

31.

31. Zieja M., Smoliński H., Gołda P. Proactive methods - New quality in aircraft flight safety management // Journal of Konbin. – 2015. – № 1. – p. 105-108. – doi: 10.1515/jok-2015-0060.