ҚЫЛМЫСТЫҚ ҚҰҚЫҚ БҰЗУШЫЛЫҚТАРДЫ САРАЛАУДЫН ТЕОРИЯЛЫҚ ЖӘНЕ ПРАКТИКАЛЫҚ АСПЕКТІЛЕРІ ЖӘНЕ ОНЫ ЖҮЗЕГЕ АСЫРУДАҒЫ ҚАТЕЛЕРДІҢ АЛДЫН АЛУ

Аңдатпа

Бұл мақалада қылмыстық құқық бұзушылықтарды дұрыс саралауға қатысты мәселелер қарастырылады. Авторлар қылмыстық әрекеттерді саралау кезінде жіберілген қателер жеке адамның құқықтары мен заңды мүдделерінің елеулі бұзылуына, соның ішінде негізсіз қудалауға немесе, керісінше, кінәлі тұлғалардың жауапкершіліктен жалтаруына әкеп соғуы мүмкін екенін атап өтеді. Қоғамдық қатынастардың күрделене түсуімен және қылмыстық әрекеттің жаңа түрлерінің пайда болуымен жіктеу қателерінің ықтималдығы артып, олардың теориялық түсінігі мен практикалық алдын алу қажеттілігін күшейтеді. Осыған байланысты авторлар өз зерттеулерінде қылмыстарды дұрыс саралау салдарынан тергеу қателерінің алдын алу жолдарын қарастырады. Зерттеуде сотқа дейінгі тергеп-тексеру органдары мен соттар жіберетін типтік қателер талданады, олардың себептері ашылады, оның ішінде кәсіби дайындықтың жеткіліксіздігі, сот тәжірибесіндегі олқылықтар, субъективті факторлардың әсері. Авторлар қылмыстық процеске қатысушылардың құқықтары мен бостандықтарына кепілдіктерді кеңейту, сот төрелігін жүзеге асыру сапасын арттыру, заңдылық пен әділдік қағидаттарын нығайту арқылы тергеу қателерінің алдын алудың тиімді тетіктерін әзірлеуге назар аударуды ұсынады. Мақалада қолданылған негізгі теориялық әдістер талдау және жалпылау болды. Атап айтқанда, авторлар құқықтық статистиканың салыстырмалы талдауын пайдаланды. Авторлар қылмыстық құқық бұзушылықтарды саралаудағы қателердің алдын алуды жақсарту кешенді тәсілді, оның ішінде қылмыстық заңның ерекше бөлімінің нормаларындағы олқылықтарды және сәйкессіздіктерді жоюды, сабақтас құқық бұзушылықтарды нақты ажыратуды, жоғары сот органдарының рөлін күшейтуді және түсіндірмелерді жаңартуды қажет етеді деген қорытындыға келді. Құқық қолдану саласын цифрландыру, оның ішінде жіктеудің дәлелдігін арттыру және тергеу, сонын ішінде сот қателерінің жиілігін азайту үшін сот тәжірибесінің электрондық деректер қорын және жасанды интеллект технологияларын пайдалану маңызды болып отыр.