Os benefícios pedagógicos proporcionados pelo uso de Tecnologias Educacionais são bem conhecidos na literatura. Com uso de modelos baseados em Gamificação e abordagens que façam uso de Inteligência Artificial, o aumento da aprendizagem fica evidente. No entanto, o olhar do pesquisador observa apenas o resultado final: aumento ou não da performance da aprendizagem. Contudo, estudos discutem diferentes aspectos relacionados com um problema emergente: Ameaça de Estereótipo. O efeito proporcionado por esse problema gera uma queda de desempenho, que muitas vezes, por apenas observar o resultado final dos usuários de tecnologias educacionais, isso passa despercebido. Estes mesmos estudos, mostram que mesmo tendo aumento na performance de aprendizagem, quando comparada com o nível de desempenho, antes de utilizar a plataforma educacional, entre grupos ou usuários do ambiente, a diferença de desempenho entre o nível final dos usuários em relação a diferença do desempenho após interações com tecnologias educacionais aumenta consideravelmente. A partir do desafio aqui exposto, o presente estudo visa identificar quais fontes de ameaças de estereótipo estão inseridas em tecnologias educacionais, sob o aspecto da proposição de modelos, bem como a consolidação destes em técnicas computacionais capazes de detectar possíveis estereótipos de gênero em ambientes educacionais online. Como contribuição, está centrada ao modelo conceitual de detecção de estereótipos, tanto em nível de design quanto em nível de execução para informática na educação.

The pedagogical benefits of using educational environments are well-known in the literature. With the use of models based on Gamification and approaches that use Artificial Intelligence, the increase in learning is evident. However, the researchers gaze observes only the final result: increased or not learning performance. However, studies discuss different aspects of an emerging problem: Stereotype Threat. The effect of this problem generates a drop in performance, which often, by observing the results of users of educational technologies, it goes unnoticed. These same studies show that even having increased learning performance when compared to the level of performance before using the educational platform between groups or users of the environment, the difference in performance between the final level of users with the difference in performance after interactions with educational technologies increases considerably. From the challenge presented here, this study aims to identify which sources of stereotype threats are inserted in educational technologies under the aspect of the proposition of models, as well as the consolidation of these computational techniques capable of detecting possible gender stereotypes in online educational environments. As a contribution, it is centered on the conceptual model of stereotype detection, both at the design and execution levels for informatics in education.