MLCM는 기계 학습을 활용하여 학생들의 선호도를 개선하는데 중점을 둡니다. 이를 위해 MLCM은 학생들이 제공한 초기 보고를 사용하여 각 학생마다 별도의 기계 학습 모델을 생성합니다. 이 모델은 학생이 가능한 모든 강의 일정에 대한 예측을 할 수 있습니다. MLCM은 각 학생에게 맞춤형 이진 비교 쿼리를 생성하여 학생들이 신속하게 보고 실수를 교정할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 학생들은 자신의 실제 선호도를 더 잘 근사할 수 있으며, 마지막 단계에서 최종 할당을 계산할 때 이를 반영할 수 있습니다. 따라서 MLCM은 학생들이 보다 정확하게 자신의 선호도를 보고하고 실수를 개선할 수 있도록 돕습니다.