В условиях активного развития генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) промпт-инжиниринг становится ключевой компетенцией для эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями в образовательном контексте. Однако отсутствие единого понимания сущности, структуры и инструментов оценивания этой компетенции затрудняет его интеграцию в образовательный процесс. Цель исследования заключается в том, чтобы систематизировать знания о промпт-инжиниринге как о ключевой компетенции в образовании, определить его особенности и подходы к оцениванию. В работе проведён скопинговый обзор (scoping review) более 60 источников, включая рецензируемые научные статьи, материалы международных конференций, документацию технологических компаний и т. д. Поиск осуществлялся в базах данных Google Scholar, ERIC, КиберЛенинка и др. за период 2020-2025 гг. В результате исследования было выявлено, что промпт-инжиниринг является междисциплинарной компетенцией, интегрирующей знания, умения и установки для эффективного взаимодействия с ГенИИ. В работе описаны техники промпт-инжиниринга (Zero-shot, few-shot, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, ReAct, Self-Consistency и др.) и систематизированы по двум осям: по уровню предварительной информации и по способу логического построения промпта. Проанализирована эволюция промпт-инжиниринга на основе зарубежных и российских исследований и практик. Предложена операциональная модель компетенции, основанная на таксономии Блума - Андерсона, с разбивкой по шести когнитивным уровням (запоминание, понимание, применение, анализ, оценка и создание) и трём измерениям (знания, умения, установки).