Technology application in classroom management has been implemented by many Universities in different ways and levels. Today, the development of deep learning algorithms in object and face recognition has promoted applications in many fields such as street surveillance through Camera systems, and applications in process monitoring factories. implementation, self-driving cars, etc. Applying deep learning in classroom management and supervision such as the rate of students attending class, the level of student concentration in listening to lectures, and understanding lessons through deep learning results and computational model statistical probability math. In this article, we propose a classroom monitoring solution using artificial intelligence combined with student attendance using facial recognition. Experiments on self-collected facial data sets and tracking tables at an university show that the combination of the model and proposed techniques has given positive results with a recognition rate of over 95% even in low light, tilted or partially obscured conditions.Ứng dụng công nghệ trong việc quản lý lớp học đã được nhiều đơn vị giáo dục triển khai với nhiều cách thức và mức độ khác nhau. Ngày nay với sự phát triển của các thuật toán học sâu trong nhận diện vật thể, khuôn mặt đã thúc đẩy việc ứng dụng vào nhiều lĩnh vực như giám sát đường phố qua hệ thống camera, ứng dụng trong các nhà máy giám sát quy trình thực hiện, xe tự hành,… Ứng dụng mô hình học sâu trong quản lý, giám sát lớp học như tỷ lệ sinh viên đến lớp, mức độ sinh viên tập trung nghe giảng, hiểu bài thông qua kết quả học sâu và mô hình tính toán xác xuất thống kê. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất giải pháp giám sát lớp học bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện khuôn mặt. Thực nghiệm trên bộ dữ liệu khuôn mặt tự thu thập và bảng theo dõi tại một trường đại học cho thấy sự kết hợp giữa mô hình và kỹ thuật đề xuất đã cho kết quả tích cực là tỷ lệ nhận diện đạt trên 95% ngay cả trong điều kiện thiếu sáng, nghiêng hoặc bị che khuất một phầ