Information Value of the Database “Vocational Education in Sverdlovskaya Oblast (1920s-1950s)”

Razinkov Sergey PhD in History Associate professor, Department of Document Studies, History and Legal Support, Russian State Vocational Pedagogical University 620012, Russia, Sverdlovskaya Obl. oblast', g. Ekaterinburg, ul. Mashnostroitelei, 11, aud. 509 sergerazinkov@mail.ru Other publications by this author

Zakharovskii Leonid Vladimirovich PhD in History Associate professor, Department of Document Studies, History and Legal Support, Russian State Vocational Pedagogical University 620012, Russia, Sverdlovskaya Obl. oblast', g. Ekaterinburg, ul. Mashinostroitelei, 11 konung-75@mail.ru

Постановка проблемы

Компьютерные технологии и методы количественного анализа исторических источников прочно вошли в инструментарий современной исторической науки, сделав компьютер, по меткому выражения Б.Г. Могильницкого, «такой же ее эмблемой, как и древнегреческая муза Клио» ^{[9, с. 196]}. Очевидно, что базы и банки данных занимают важное место в методологическом инструментарии исторической информатики. Так, М. Таллер называет анализ и классификацию извлеченной из разнообразных источников информации на основе технологии баз данных в качестве одной из трех ключевых областей применения компьютерных методов в гуманитарных науках ^{[12, с. 8]}. Л.Н. Мазур рассматривает базы данных в качестве эффективного метода систематизации информации, позволяющего, в том числе на уровне микроисторического исследовании, «отразить в совокупности структурно-функциональные и динамические особенности предмета и объекта исследования» ^{[7, с. 48]}. Мы согласны с мнением Люка Кирвана из Международного института прикладного системного анализа о том, что «хорошо структурированная и правильно спроектированная база данных может способствовать развитию всех четырех основных компонентов научной деятельности, определенным Эрнстом Бойером (Ernest Boyer): открытие, интеграция, применение и преподавание». ^[13].

Таким образом, не вызывает сомнений способность баз данных существенно повысить эффективность и результативность исторического исследования, однако, следует отметить, что их использование связано с некоторыми потенциальными проблемами и негативными тенденциями. Так, например, еще в ходе дискуссии 1990-х гг. Петер Дорн охарактеризовал фразой «я и моя база данных» тенденцию к созданию локальных БД в рамках исследований ограниченного характера, отметив, что ученые, работающие в русле исторической информатики, «все больше и больше ощущают себя в интеллектуальном вакууме, потому что реальная история пишется за пределами нашего сообщества» ^{[6, с. 50]}. Ральф Матисен, имевший большой опыт создания просопографических баз данных, отмечал их «исключительно высокий уровень истощения» ^{[14, p. 99]}, т.е. невозможность обеспечить стабильно высокую эффективность исследования по сравнению с традиционными методами. Вышеупомянутый Манфред Таллер также подчеркивает сокращение практики использования статистических методов и баз данных (quantitativ/statistischen Verfahren und Datenbanken) в исторических исследованиях последних лет, объясняя указанную тенденцию уменьшением «междисциплинарного интереса к социологическим подходам и, соответственно, к их эмпирическим методам» ^{[15, S. 14]}.

В результате, самый популярный до настоящего времени подход к применению компьютерных технологий и количественных методов в исторических исследованиях, связанный с созданием источнико-ориентированных баз данных, основанных на цифровизации и анализе ограниченного количества экземпляров одного типа массового источника (как правило, отложившегося в одном архивном фонде), по нашему мнению не является эффективным в свете современных тенденций развития исторической информатики, направленных на ее интеграцию в область Digital Humanities (цифровых гуманитарных наук), развивающуюся на стыке современных информационных технологий и гуманитарных наук, основной целью которого является обеспечение сохранности культурного наследия посредством цифровых технологий: сохранения и интеллектуального анализа текстов, обработкой нетекстовых медиа, визуализацией данных, коллективными интернет-ресурсами и т.д. [см.: 5; 15].

Одной из возможностей преодолеть отмеченные выше ограничения, по нашему мнению, может выступать проектирование базы данных, как информационного ресурса, изначально ориентированного (как минимум, на уровне структуры таблиц) на обширный комплекс взаимосвязанных массовых источников и многократное многозадачное использование различными коллективами ученых-исследователей.

Концептуальная модель и структура базы данных

Хронологические рамки исследования (1920-е - 1950-е гг.) охватывают период становления советской системы профессионально-технического образования, при этом в работе особое внимание уделяется периоду существования Государственных трудовых резервов (1940 - 1959 гг.), когда сформировалась единая централизованная система подготовки квалифицированных рабочих кадров для основных отраслей экономики на всей территории СССР.

База данных «Профессионально-техническое образование в Свердловской области (1920-1950-е гг.)» имеет целью систематизацию и обобщение важнейших показателей деятельности системы подготовки квалифицированных рабочих кадров в Свердловской области (организационных, социально-экономических, социально-демографических, ментально-поведенческих и т.д.) в их динамическом развитии и на основе различных массовых источников. Модель предметной области базы данных (см. Рис. 1) содержит три уровня обобщения информации, отражающей деятельность системы профессионально-технического образования: 1) уровень агрегированных статистических показателей в масштабе Свердловской области; 2) уровень показателей деятельности образовательной организации; 3) уровень сведений о конкретных учащихся, преподавателях и сотрудниках [см. подробнее: 11].

Рисунок 1. Информационная модель предметной области

Структура базы данных, реализованная в СУБД Microsoft Access 2003, содержит 35 основных, справочных и служебных таблиц, связанных отношениями 1:1, 1:M и, M:N (см. рис. 2).

Рис. 2. Схема данных БД

Основные таблицы базы данных содержат следующие массивы информации:

- в трех таблицах («Организации», «Орг_наименование_изм» и «Базовое предприятие») представлены данные 238 фабрично-заводских ученичествах, школах ФЗО, ремесленных и железнодорожных училищах Свердловской области, функционировавших в 1920-50-е гг., их базовых предприятих и изменении правового статуса (ввод и извлечение данных осуществляется через систему графических форм, примеры которых представлены на Рис. 3-4);

Рис. 3. Форма со сведениями об образовательной организации (Кировградское ремесленное училище №14). Вкладка с информацией об изменении наименования и статуса организации

Рис. 4. Форма с динамическим списком образовательных организаций (за 1943 год), сгруппированных по типам учреждений

- в двух таблицах данных («Показатели» и «Показатели_регион») представлены 5923 значения ключевых показателей, отражающих как деятельность Свердловского областного управления трудовых резервов в целом, так и работу конкретных образовательных учреждений, в частности, (см. Табл. 1) в определенный временной период (количество учащихся, объем выпускаемой продукции, организацию рабочих мест, текущую и итоговую успеваемость, количественные данные о приеме и выпуске учеников и т.д.);

Таблица 1. Сведения о составе и распределении значений показателей деятельности региональной системы профетхобразования в БД

- таблица «Мобилизации» имеет 639 записей, отражающих территориальную локализацию и интенсивность миграционных потоков (мобилизаций) учащихся в учебные заведения в конкретный временной период;

- таблица «Специальности» имеет 2220 записей, отражающих распределение учащихся конкретных школ ФЗО и училищ в разрезе специальностей профессиональной подготовки;

- таблица «Выпуск по предприятиям» имеет 506 записей, отражающих распределение выпускников учебных заведений системы ПТО на предприятиях и организациях Свердловской области и соседних регионов.

Предложенная модель делает базу данных ресурсом многократного применения, обеспечивающим систематизацию информации, содержащихся в различных типах источников по истории развития региональной системы профессионально-технического образования.

Возможности базы данных по систематизации, анализу, синтезу и группировке информации

Ниже приведен ряд примеров, иллюстрирующих возможности БД по систематизации, анализу и синтезу информации предметной области.

Так, записи базы данных о контингенте учащихся в учебных заведениях системы ПТО Свердловской области (см. Табл. 2), полученные из различных документов центральных и пегиональных архивов (отчеты Свердловского областного управления трудовых резервов ^{[3, оп.1, д. 44]}, справки Главного управления трудовых резервов ^{[1, оп.1, д. 203-208, 212]}, докладные записки уполномоченных Госплана ^{[2, оп. 46, д. 1003-1005; оп. 47, д. 979-982; оп. 48, д. 1084-1089; оп. 49, д. 851-854]}), отражают существенное возрастание роли Свердловской области в подготовке квалифицированных рабочих в 1941-1945 гг. При этом наблюдается увеличение не только абсолютных, но и относительных показателей. Так, если в ноябре 1940 г. контингент учащихся школ ФЗО и училищ Свердловской области составлял 2,8% от их общего числа по стране, то в 1941 г. этот показатель увеличился до 3,5%, в 1942 г. – до 4,2%, а в 1943 г. составлял уже 4,9% ^{[1, оп.1, д. 206]}.

Таблица 2. Агрегированные сведения о количестве учащихся, призванных в ученые заведения профтехобразования Свердловской области в 1940-1949 гг., чел.

Отмеченная выше тенденция к резкому увеличению количества учебных заведений трудовых резервов и численности их учащихся в Свердловской области в 1941-1943 гг. была отмечена и в докладе начальника ГУТР П.Г. Москатова: «Что произошло в результате эвакуации и перемещения сети наших училищ и школ с запада на восток? Имеем следующую картину – сеть ремесленных училищ и школ ФЗО в восточных районах резко увеличилась. Например, <…> Свердловская область имела 45 единиц, сейчас 43 и контингент составлял 17 тыс., сейчас 54 тыс. <…>» ^{[1, оп.1, д. 78, л. 23-24]}.

При этом сведения базы данных позволяют проверить сведения, содержащиеся в источниках. Например, оба показателя развития системы профтехобразования Свердловской области в 1943 году, приведенные в докладе Москатова, такую проверку не проходят. При этом, если в случае с количеством учебных заведений (43) даже из контекста очевидна явная опечатка или ошибка документирования (по данным БД в Свердловской области в начале 1943 года насчитывалось 124 училища и школы ФЗО), то в случае со вторым показателем, речь идет о заблуждении докладчика – численность контингента учащихся (54 тыс. чел.) в сообщении явно завышена, не соответствует действительности и опровергается сведениями БД (при этом каждое атомарное значение БД может быть подтверждено ссылкой на архивный документ). Так, из таблицы 3 следует, что за весь 1943 год в РУ, ЖУ и школы ФЗО было призвано не более 39 тыс. чел, а другой показатель БД показывает, что среднесписочный состав учащихся училищ и школ в 1943 г. составил всего 28.369 чел.

Важным принципом систематизации информации в БД является обеспечение возможности декомпозиции данных, которая авторами рассматривается в рамках методологии структурного анализа и проектирования (SADT), как логическое разделение изучаемого объекта на его структурные части с целью более глубокого и детального исследования предметной области ^{[8, с. 33, 59]}. Например, декомпозиции данных о призыве молодежи в учреждения профтехобразования Свердловской области в 1941 г. (соответствующая строка Табл. 3) позволяет детализировать структуру призыва молодежи, выделить в ней конкретные потоки и хронологические этапы (см. Рис. 5-6 и Табл. 3)

На рис. 5 и 6 приведен пример декомпозиции данных о призыве молодежи в 1941 году посредством перекрестного запроса к таблице БД «Показатели_регион».

Рис. 5. Фрагмент таблицы «Показатели_регион», отражающий структуру хранения данных о призывах молодежи в ремесленные, железнодорожные училища и школы ФЗО

Рис. 6. Результаты перекрестного запроса к таблице «Показатели_регион», отражающие декомпозицию данных о призыве молодежи в 1941 году

Таблица 3. Пример декомпозиции данных о призыве учащихся в школы ФЗО, ремесленные и железнодорожные училища в 1941 году

Еще одна возможность по систематизации информации в БД связана с использованием таких математико-статистических методов, как группировка данных, под которой мы, вслед за Т.И. Славко и Л.Н. Мазур, будем понимать процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части по какому-либо значимому для анализа признаку, посредством чего можно получить сведения для изучения структуры явления или его типологии ^{[7, с. 48, 305]}. Механизмы СУБД MS Access (структурированный язык запросов SQL) позволяют реализовать все основные виды группировок – типологические, структурные и аналитические.

Пример возможностей БД по структурной группировке информации приведен в Табл. 5, которая содержит сведения о распределении первого выпуска учащихся школ ФЗО Свердловской области по предприятиям различных наркоматов в июне 1941 г.

Рис. 7. Форма со сводными данными о распределении выпускников образовательных организаций (в 1941 году) по предприятиям ведомств (в данном случае – Наркомата авиационной промышленности)

Рис. 8. Форма со сведениями об образовательной организации (Серовское ремесленное училище №10). Вкладка с информацией по профессиональной подготовке учащихся

Следует отметить, что формат хранения данных о распределении выпускников в БД (см. Рис. 7-8) существенно отличается от структуры текста бумажного первоисточника, что обеспечивает более гибкие возможности по выборке и группировке данных (см. Табл. 4).

Таблица 4. Сводные сведения о распределении выпускников школ ФЗО Свердловской области по предприятиям в июне 1941 г.

При анализе сведений БД о распределении первого выпуска школ ФЗО Свердловской области обращает на себя внимание значительное колчество выпускников, направленных на предприятия, расположенные далеко за пределами Свердловской области и Урала. При этом, сравнение вышеприведенных данных с информацией БД о распределении выпускников школ ФЗО по предприятиям в 1942-1944 гг. демонстрирует существенное сокращение количества выпускников, направляемых за пределы региона (см. Табл. 5).

Таблица 5. Сводные сведения о распределении выпускников школ ФЗО Свердловской области по предприятиям в 1942-1944 гг.

Возможности БД по аналитической группировке данных иллюстрирует табл. 2, обобщающая информацию о распределении молодежи, призванной из различных районов Свердловской области, по ремесленным и железнодорожным училищам. Данные мобилизационного отдела управления трудовых резервов Свердловской области, сведенные в табл. 3., показывают, что в отличие от школ ФЗО, в ремесленных и железнодорожных училищах доля учащихся, призванных из других регионов, была незначительной. Может показаться, что эти учебные заведения комплектовались преимущественно местной городской молодежью, однако перегруппировка средствами БД (с использованием вспомогательной таблицы и перекрестного запроса, отражающих расстояние между учебными заведениями и районными центрами Свердловской области) сведений, содержащихся в порайонных планах призыва молодежи в Свердловской области ^{[4, оп. 36, д. 92, л. 10-16; оп. 37, д. 66, л. 61-62 и др.]} (см. Рис. 9) позволяет сделать вывод о значительной доле призывников (13-25% численности контингента), перемещенных в ремесленные училища из отдаленных районов области (см. Табл. 6).

Рис. 9. Форма со сводными данными о количестве призванной в образовательные учреждения молодежи (в 1941 году), сгруппированными по районам Свердловской области

При этом, расстояние между пунктами определялось исходя из трех типов ситуаций: 1. В случае, если учебное заведение располагалось в том же населенном пункте (горсовете), где проходил призыв, то расстояние принималось в 0 км.; 2. В случае, если учебное заведение располагалось в том же районе (райсовете), где происходил призыв, то расстояние условно принималось за четверть диаметра окружности, соответствующей площади района; 3. В случае, если учебное заведение располагалось в населенном пункте, не относящимся к горсовету или райсовету, в котором осуществлялся призыв, то в качестве значения принималось современное расстояние по автомобильной дороге между населенным пунктом, где располагалось училище и районным центром, где осуществлялся призыв.

Следует отметить, что вывод о значительном количестве в училищах учащихся, призванных из отделенных районов Свердловской области, полученный на основе анализа информации порайонных планов призыва, содержащихся в БД на уровне А), подтверждается также сведениями из книги учета выпускников РУ №1 (размещены в БД на уровне С).

Таблица 6. Удаленность места учебы от региона призыва (для учащихся ремесленных и железнодорожных училищ, призванных в Свердловской области)

Другой пример группировки сведений БД, иллюстрирующий динамику распределения учебных заведений по населенным пунктам Свердловской области, приведен в Табл 7. Анализ данных БД позволяет выделить основные географические районы учреждений профтехобразования на территории Свердловской области в 1940-1947 гг. и подтвердить тенденцию увеличения количества школ и училищ в годы Великой Отечественной войны, при их широкой локализации на территории области в 1941-1944 гг. и последующей концентрации в крупных промышленных центрах в 1945-49 гг.

Помимо этого Табл. 7 иллюстрирует возможности БД по анализу данных на основе таких методов описательной статистики, как средние величины, показатели разброса значений и т.д. Например, в колонке таблицы St.Dev приведены значения среднеквадратичного отклонения, который позволяет оценить диспропорции плановой численности контингента учебных заведений профтехобразования в определенные временные периоды. Так, если разброс значений численности контингента ремесленных и железнодорожных училищ с 1940 по 1944 год существенно уменьшился (исключение составляют отдельные города и районы области, такие как Нижний Тагил), что говорит о тенденции к унификации (по крайней мере, численности учащихся) для этого вида учебных заведений, то в случае со школами ФЗО в период Великой Отечественной войны наблюдается максимальная дисперсия, свидетельствующая о наличии, как чрезвычайно крупных (с контингентом около 1000 учащихся), так и очень небольших школ ФЗО (с плановой численностью 100-150 чел.).

Таблица 7. Динамика распределения учреждений профтехобразования на территории Свердловской области в 1940-1947 гг.

* Каменск-Уральский до 1941 г. входил в состав Челябинской области

Обобщение результатов

В заключении работы авторами предпринимается попытка обобщить собственный опыт цифровизации, систематизации, анализа и синтеза информации архивных документов по истории профтехобразования и сформулировать принципы создания и применения локально-исторической базы данных в контексте Digital Humanities.

1. Комплексность – базы данных должна быть ориентирована на сохранение информации не одного вида документа, а целого комплекса взаимосвязанных массовых источников. Количество видов массовых источников в комплексе может быть достаточно велико, а их информационная структура – разнообразна [см. подробнее: 10]. Так, сведения о структуре, интенсивности и направленности миграционных потоков учащихся, призванных в учебные заведения трудовых резервов Свердловской области в 1940 – начале 1950-х гг., содержат более 10 видов массовых источников, представленных на четырех уровнях локализации объекта учета (СССР, Свердловской области, учебного заведения и персоны).

2. Проблемно-ориентированность, которая предполагает сложность структуры БД, ее отличие от формуляра каждого из типов документов–источников формирования базы и, в то же время, универсальность структуры данных, обеспечивающая возможность пополнения БД данными из новых источников, повторного использования информации, многопользовательской работы по решению нескольких исследовательских задач и т.д. Пример сложной структуры БД по истории профтехобразования приведен на Рис. 2.

3. Интеграция БД с инструментами анализа и представления данных (статистические запросы, диаграммы, графики, геоинформационные системы и т.д.), которые обеспечивают широкие возможности по систематизации, декомпозиции, группировке и визуализации данных из различных типов источников.

На текущем этапе исследования полнофункциональная ГИС не использовалась: для визуализации территориального распределения учебных заведений трудовых резервов на территории Свердловской области использовалась картооснова, созданная посредством программного пакета OCAD v. 11, преобразованная в растровый графический файл и интегрированная в БД, в соответствующие области которой средствами MS Acceess (с помощью вспомогательной таблицы, содержащей информацию о географической широте и долготе населенного пункта, в котором размещались училища и школы ФЗО) помещалась пиктограмма типа и номера учебных заведений, отобранных в запросе по указанным пользователям критериям (см. Рис 10).

Рис. 10. Пример визуализации информации БД о школах ФЗО и училищах на географической карте

4. Наличие ссылок на источник информации, что обеспечивает связь каждого атомарного значения (показателя) данных с архивным документом-источником информации.

5. Использование БД для реконструкции недостающих данных, связанных с лакунами в сохранившихся архивных документах. На текущем этапе исследования возможна только ситуативная реконструкция, ориентированная на разработку формулы расчета отсутствующих данных для каждого конкретного случая. Так, на основе сохранившихся в источниках данных о контингенте учащихся, призванных в учебные заведения трудовых резервов Свердловской области из Башкирской АССР (по двум школам ФЗО из шести), а также о числе учеников, самовольно покинувших учебные заведения, средствами БД была реконструирована численность учащихся, мобилизованных в Башкирской АССР, по каждой из школ (восстановленные данные выделены курсивом).

Таблица 8. Результат применения БД для восстановления сведений о призыве молодежи из Башкирской АССР в школы ФЗО Свердловской области в 1945 г.

Таким образом, применение при создании базы данных «Профессионально-техническое образование в Свердловской области (1920-1950-е гг.)» указанных принципов и проблемно-ориентированной структуры на основе нескольких типов массовых источников позволяет получить эффективный инструмент изучения динамики демографических, экономических, социальных, миграционных и эвакуационных процессов, затрагивающих систему профессионально-технического образования, на уровне конкретного индустриального города или региона в целом.

Благодарности

Статья выполнена в рамках гранта «Адаптация региональной системы подготовки рабочих кадров к миграционным процессам (Свердловская область, 1920-1950-е гг.)» Российского фонда фундаментальных исследований, грант № 19-09-00396.