深層学習を含む機械学習が多くの人にとって身近なものとなり、各々の目的に活用するツールとなっていくことを想定した場合、機械学習を理解して活用できるようにするための教材が重要となる。本研究では、機械学習を体験し、学ぶためのシステムに求められる機能について考察した。さらにScratch 3.0の拡張機能を活用し、TensorFlowやml5.jsといったフレームワークを用いてScratchで機械学習を行うための拡張機能ブロック（Blocks for Machine Learning）を開発した。具体的には、画像分類を行うBML IC（Image Classifier）のほか、分類器にk近傍法を用いるBML KNN（k-Nearest Neighbor）、転移学習を実行するBML TL（Transfer Learning）という３種類の機能を作成した。さらに、これらの機能を機械学習の体験に活用する方法についても検討をおこなった。