Dentre as formas de aprendizado na área da saúde, o uso de simuladores tem auxiliado os estudantes de medicina a assimilar com mais facilidade a grande carga de estudos presentes em seus cursos. Simuladores apresentam diversos benefícios no ensino-aprendizagem, mas ainda apresentam dificuldades na identificação da dúvida do aluno. O Health Simulator é um simulador do tipo paciente virtual que vem sendo desenvolvido na Universidade Feevale, apresentado como um jogo sério, que tem como objetivo oferecer situações recorrentes da área da saúde. Sua estrutura conta com um sistema de recomendação de casos clínicos e material de estudos, que auxilia o aluno em seu processo de aprendizado. Esse sistema de recomendação tem como base para as suas recomendações o modelo de pensamento crítico, sendo um dos aspectos analisados pelo sistema de recomendação a hesitação do aluno durante a utilização do simulador. Porém, atualmente essa identificação é feita através de regras simples, com uma determinada pontuação para o número de hesitações ocorridas, podendo suceder em um resultado impreciso. Sendo assim, a presente proposta tem como objetivo dar inteligência ao processo de identificação da incerteza durante o uso do simulador. A ideia consiste na utilização de machine learning para a identificação e automatização desse processo, analisando o contexto geral e o percurso percorrido pelo aluno.