Наша практика показывает, что действующий в настоящее время Государственный образовательный стандарт [18] не только не помогает налаживанию отвечающего современным требованиям профессионального образования социологов, но активно мешает этому процессу, вызывая у тех руководителей вузов, которые не являются социологами, естественный протест против стремления преподавателей иногда отступать от Госстандарта. К сожалению, в данной публикации нет возможности подробно рассмотреть соответствующие вопросы. Отметим лишь отдельные
моменты.
Так, вряд ли. можно согласиться с целесообразностью требований, в соответствии с которыми будущий социолог обязательно должен иметь представление о неевклидовых геометрических системах, топологических структурах на множестве, знать и уметь использовать численные методы, языки программирования. Конечно, в принципе, чем больше человек знает, тем лучше. В отдельных ситуациях все упомянутое может пригодиться и социологу. Но вряд ли это следует включать в обязательную программу. Так, известны случаи использования, скажем, неевклидовых геометрий в смежных с социологией областях - например, при изучении метрик пространств восприятия респондентов с помощью многомерного шкалирования в психологии. Но это все же психология, а не социология, да и не настолько соответствующие положения отработаны, чтобы их включать в Стандарт.
Приведем пример противоположной ситуации, когда Стандарт требует слишком мало. В перечень требований по общепрофессиональным дисциплинам не включено владение основными методами анализа социологической информации. Очевидно, это связано с тем, что дисциплина “Анализ данных” не включается в число общепрофессиональных дисциплин. Правда, она в последнем варианте Стандарта упоминается в числе дисциплин специализации, что хорошо, но, как таковая, не сопровождается расшифровкой включаемых в нее положений, что плохо. Ради объективности
отметим также, что выражение “Методы анализа и обработки социологической информации” входит как пункт в программу “Методики и техники”; этот пункт рядоположен с такими, как “Социометрия”, “Подготовка научных отчетов” и т.д.; если учесть, насколько мощным в мировой науке является пласт, связанный с анализом данных, то простое упоминание этого термина явно недостаточно.