2、数据标准化
在机器学习应用之前，通常使用标准化之后的数据进行分析，数据标准化是支撑机器学习应用和发展的重要基础。因此，为了实现数据标准化，需要对智慧环境技术架构进一步作顶层设计和研究，以考虑数据标准化，以及不同工具和平台之间的兼容性。智慧环境的技术架构应该融合学习内容、软件和平台等支持系统集成和资源共享，以开放标准和相关服务(网络服务和应用编程接口)为中心，制定统一的数据交换标准，实现低成本、敏捷无缝整合和数据交换。
(三)教学方面——支持智慧教学法的方法创新
1、提升教师素养
机器学习作为一种新型技术，容易造成教师对新型机器学习支持的教育软件和服务的用户体验不佳，原因在于教师信息素养与此类新型软件的不匹配。使用新型软件加重了教师的工作负载，如何将其与现有的教学进行整合，对教师来说也是一大挑战。因此，一方面需要不断提升教师的信息素养来适应新型技术的应用，另一方面在软件开发过程中需要考虑教师的需求，帮助教师更容易地接受新型技术并融入教学中。
2、提高教师参与
机器学习常应用于智能教学系统中，而这类系统通常会弱化教师的参与，学习者根据自己的学习步调就能开展学习。从短期来看，智能化推送减少了学习者的认知负载;但从长远来看，过度依赖系统建议，学习者自我反省、自我意识和自主学习的能力将不断弱化。虽然机器学习应用能够实现智能化和自动化，但是教师能为学生提供情感交互、学习辅导和教学法设计，这是机器学习目前无法实现的。因此，应该强调机器学习应用系统与教师的协作而非取代教师来优化效能。在应用过程中需要不断提高教师的参与并激发其积极性，从而与系统优势互补、共同参与，促进教学法的创新。
综上所述，机器学习可以有效助力智慧教育，其在教育人工智能和教育数据挖掘方面发挥的作用也是其他技术无法取代的。随着机器学习技术的不断发展和应用，其与教育领域的融合定会不断推动教育创新。