南京大学近期因耗资逾3152万元人民币（约472万美元）激活「智能教室系统」，监测学生到课率、抬头率，甚至与成绩挂钩；有学生担心人脸信息泄露，舆论亦批评不应将中学管理方式引入大学。对此，校方强调系统不采集人脸等生物数据，已停止统计学生抬头率。
综合中国新闻周刊、上观新闻、封面新闻报导，近年来，包括北京理工大学、沈阳工学院、宁夏理工学院、江南大学等多所内地高校，纷纷落地AI智能督导工具，试图以数字化手段衡量学生参与度、量化课堂教学质量，质疑声不断。
南京大学升级改造了仙林校区113间教室及相关控中心，招标文档明确显示系统搭载人脸检测、AI人数统计及抬头率计算等算法，能实现无感考勤与点名。学校通知将依托该系统对到课率进行记录，更有教师在群内提示到课率或直接影响平时成绩，此举迅速在师生与网友间引发对课堂监管及个人隐私的担忧。
许多学生对此表达了强烈的「被凝视感」，认为算法监测破坏了大学课堂应有的宽松氛围。部分学生担心人脸等生物特征数据会遭到校方或技术公司泄露；亦有学生指出，大学与中学管理模式截然不同，每个人有不同的生涯规划，面对部分品质不高的课程，单纯以「抬头率」进行严管并不合理。舆论也批评不应将传统中学管理方式粗暴引入高等学府。
对此争议，南京大学于11月初紧急回应强调，到课率与平时成绩挂钩等传言不实，学校未经授权绝不进行人脸识别，且目前已不再统计抬头率，仅拟试点统计到课率。
事实上，依托AI统计到课率、抬头率、前排入座率等「三率」或「四率」，近年已成为北京理工大学、江南大学等多所内地高校推进教学改革与智能督导的常规手段。
受访教师坦言，课堂出勤与抬头率走低反映了当前大学生的学习困境，尤其在网课与大模型普及的今天，非前沿课程难以提供符合学生预期的成长价值与求职回报。如何在数字化教学管理的科技应用与维持开放优质的学术环境之间取得平衡，已成为高校面临的重大挑战。