Com o decorrer do tempo, os simuladores vêm se destacando e sendo usados em diversas áreas, dentre elas, a área da saúde, com o intuito de auxiliar no método de ensino e aprendizagem. Desse modo, possibilitando uma experiência mais realista e próxima a área prática de atuação dos estudantes. Um dos simuladores que está em desenvolvimento na Universidade Feevale, é o Health Simulator, que consiste em um simulador do tipo Paciente Virtual, no qual o aluno atende um paciente através de um jogo com foco no ensino do acadêmico. Durante o atendimento, o aluno é guiado através de metodologias de ensino para facilitar o aprendizado. O resultado do atendimento é obtido através de uma rede bayesiana, que é construída por um especialista na área da saúde, norteado pelas diretrizes clínicas vigentes. Uma rede bayesiana é um grafo composto por nodos interligados de forma acíclica, onde cada nodo representa uma variável aleatória, deste modo rede bayesiana múltipla secionada é um conjunto de sub-redes bayesianas inter-relacionadas, onde cada sub-rede possui seu domínio e a união de todas origina uma grande rede bayesiana com diversos domínios. O Health Simulator se utiliza do editor de redes bayesianas denominado Bayes Editor, o que atualmente não possibilita criação de redes múltiplas secionadas. Com isso, este trabalho tem como objetivo a implementação de um módulo no editor, afim de permitir a criação e edição de redes múltiplas secionadas. Portanto esse trabalho estudou as características de back-end e front-end do Health Simulator, e contou com a realização de uma pesquisa sobre cinco editores de redes bayesianas, verificando dessa maneira, a possibilidade de criação de redes múltiplas secionadas nos mesmos. Destes, dois editores foram selecionados e analisados, o UnBBayes, que possibilita a criação de tais redes, e o GeNIe, que embora não permita criar redes múltiplas secionadas, permite a criação de submodelos, que é semelhante a construção de sub-redes. Visto os editores, foram criados wireframes das telas de criação de redes múltiplas secionadas no Bayes Editor, e logo em seguida, avaliadas as alterações necessárias. A validação ocorreu através de duas etapas, a primeira consistiu-se na criação de quatro redes múltiplas secionadas no UnBBayes e no Bayes Editor, e a verificação dos resultados das inferências em ambos editores, os quais foram idênticos. A segunda validação se deu através de uma oficina com o grupo da Feevale, Computação Aplicada, com estudantes e professores do curso de enfermagem. Por fim, foi aplicado um questionário aos participantes da oficina, com o intuito de avaliar o módulo.