随着信息技术的发展,教材的形式不断的变化,从单一的纸质教材过渡到“教材+光盘”,再到现在流行的“教材+数字资源”的新媒体教材、复合教材。教材形式不断发展的同时,也伴随着学习方式的不断变革。教材从单一的纸质教材到“教材+数字资源”的新媒体教材变化过程,同时也是学习方式的信息化程度不断提高的过程。信息化程度的不断提高,使得越来越来教材资源通过信息技术手段,复合到了原本的纸质教材上,复合教材受到越来越多的关注。二维码技术是新媒体教材中最常见的、用来连接教学资源的信息技术手段,也是数字化的学习方式中最广泛使用的技术,但是2017年4月,教育部明确提出,中小学教材中一律不得出现提供额外教学辅助资料的各类链接网址、二维码等信息。在这种情况下,需要一种新的方式实现教学资源整合。笔者研究基于人工智能领域的卷积神经网络技术实现的教学资源整合方法。利用卷积神经网络技术实现的教学资源整合方法是借助卷积神经网络技术开发Arduino器件识别程序,学习者在学习过程中利用Arduino器件识别程序获取器件相关的学习资源,进而开展学习。本文先是详细陈述了课题的研究背景、研究现状、研究问题、研究方法以及预期研究结果和创新点;然后阐述了文章运用到的卷积神经网络的相关理论基础;接着设计了基于卷积神经网络的教学资源整合方法,其中包括基于卷积神经网络的Arduino器件识别程序的设计和Arduino器件学习资源库的建设;之后依据基于卷积神经网络的教学资源整合方法设计,对卷积神经网络模型进行功能测试,同时也在实际教学活动中进行测试,并且通过与使用者的访谈了解使用者评价;最后,根据测试结果和访谈结果优化程序,然后对优化后的程序再进行一次测试。研究发现,学习者在学习过程中,可以利用基于卷积神经网络的Arduino器件识别程序顺利的开展学习,学习的效率更高;同时识别程序符合学习者的需求,学习者能接受并满意这种方式;识别程序实现直接通过器件来访问教学资源,创新了Arduino学习中的学习者与学习资源之间的交互方式,学习者在学习活动中对使用的器件有疑问时,通过扫描器件的方式提出疑问,识别程序根据识别到的器件做出反馈,实现了学生与课程内容的一种对话。