Modelagem conceitual é uma forma de ajudar pessoas a entender conceitos, é uma forma de descrever estruturas e comportamentos. A UML é o padrão atual de como representar estes conceitos em forma de diagramas. Portanto acaba que aprendizes precisam criar modelos conceituais sem qualquer suporte ferramental ou guia para a sua construção, incluindo na identificação de conceitos e seus relacionamentos. Este artigo propõe o Entidare, um modelo inteligente para auxiliar aprendizes na elaboração de modelos conceituais de software, para propor isso a abordagem foi pensada em uma arquitetura baseada em componentes, com o intuito de aplicar machine learning em questões específicas de criação de diagramas UML para levantar as entidades, as relações, e os atributos destas entidades. O Entidare foi avaliado através de um estudo de caso para demonstrar sua capacidade e através de uma avaliação de aceitabilidade com o questionário TAM (Modelo de Aceitação de Tecnologia). No total, 12 participantes responderam os questionários. Os resultados do estudo de caso demonstram que é viável o Entidare para auxiliar na elaboração de diagramas de classes da UML, obtendo valores apropriados. Também os participantes perceberam uma facilidade (94,43%) assim como uma utilidade (100%) do Entidare, e ainda uma intenção de uso da abordagem (100%). Estes resultados demonstram que a abordagem é promissora para o uso no contexto de auxiliar aprendizes.