Los jueces de programación en línea (POJs) son un escenario de aplicación emergente en las áreas de recomendación de e-learning. Específicamente, son herramientas de e-learning que se utilizan generalmente en prácticas de programación para la evaluación automática del código fuente desarrollado por los estudiantes al resolver problemas de programación. Por lo general, contienen una gran colección de tales problemas, que deben ser resueltos por los estudiantes a su propio ritmo personalizado. Cuantos más problemas hay en el POJ, más difícil es la selección del problema adecuado para resolver según el rendimiento de los usuarios anteriores, lo que provoca una sobrecarga de información y un desánimo generalizado. Este documento presenta un marco de recomendación para mitigar este problema sugiriendo problemas a resolver en jueces de programación en línea, a través del uso de herramientas difusas que gestionan la incertidumbre relacionada con este escenario. La evaluación de la propuesta utiliza datos reales obtenidos de un juez de programación en línea y muestra que el nuevo enfoque mejora las estrategias de recomendación anteriores que no consideran la gestión de la incertidumbre en los escenarios de jueces de programación en línea. Específicamente, se obtuvieron los mejores resultados para listas de recomendación cortas.