A área da educação possui desafios a serem enfrentados devido à variedade de aptidões e restrições dos estudantes. Para que sejam produzidas novas formas de ensinar é necessário o desenvolvimento de novas alternativas para incrementar os métodos tradicionais de ensino. Diante deste cenário, uma das técnicas promissoras apresentadas na literatura e na educação é o eye tracking do estudante. Esta técnica permite que o profissional educador conheça o comportamento ocular do estudante ao realizar atividades no computador. De maneira geral, esta técnica é realizada com uso de produtos comerciais ou com métodos pouco acessíveis para os profissionais de educação. Neste contexto, o presente trabalho propõe uma metodologia de baixo custo para realizar eye tracking e identificar a região de interesse do olhar do estudante usando apenas webcam de um notebook comum. Para isso, utiliza-se uma Rede Neural Convolucional aliada com técnicas de transfer learning e fine tuning para classificar as imagens dos olhos do usuário e retornar quais as regiões de maior interesse durante a realização da atividade proposta. Os resultados obtidos nos experimentos denotam que o modelo utilizado tem boa eficácia na classificação das imagens e que tal método tem potencial para ser utilizado no desenvolvimento de uma ferramenta aplicável à educação.