기존 블록 기반 기계학습 교육 환경은 대규모 데이터에 기반한 모델 학습을 지원하지 못한다는 단점이 있다. 이로 인해 어린 학생들이 기계학습 모델을 만들 때 대량의 데이터가 중요하다는 점을 학습하기가 어렵다. 본 논문에서는 블록 기반 프로그래밍 언어를 사용하여 학생들이 대규모 데이터에 기반한 기계학습 모델을 손쉽게 학습할 수 있는 새로운 프로그래밍 환경을 제시한다. 우리는 기존 기계학습 블록의 인터페이스를 재정의하고, 블록 기반 프로그래밍 언어에 적합한 효과적인 모델 학습 알고리즘을 개발하여 “즉시 학습”과 “대규모 학습”을 가능하게 한다. 이 환경을 기반으로 한 예시 교육 응용으로, 11,822개의 텍스트 데이터 인스턴스와 7,784개의 클래스로 학습된 이른바 “질문-응답 챗봇” 프로그램과, 4,431개의 이미지 데이터 인스턴스와 7개의 클래스로 학습된 “연예인 닮은꼴” 프로그램을 제시하였다. 실험 결과, 교사 및 예비교사는 이 환경에 대해 네 가지 평가 지표 모두에서 높은 점수를 부여하였다.

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