El mapeo de conceptos es un método valioso para representar un dominio de conocimiento, también con el objetivo de apoyar las necesidades educativas. Los estudiantes son llamados a construir su propio conocimiento a través de un proceso de aprendizaje significativo, vinculando nuevos conceptos a conceptos que ya han aprendido, es decir, conectando nuevos conocimientos con el conocimiento que ya poseen. Además, la forma gráfica particular de un mapa conceptual facilita al profesor tanto su construcción como su interpretación. Por lo tanto, para un educador, la capacidad de evaluar los mapas conceptuales ofrecidos por los estudiantes, facilitada por un sistema automatizado, puede resultar invaluable. Esto se vuelve aún más evidente en entornos educativos donde hay un gran número de estudiantes, como en los Cursos Online Masivos y Abiertos. Aquí, proponemos dos nuevas medidas diseñadas para evaluar la similitud entre mapas conceptuales basados en dos modelos de incrustación de aprendizaje profundo: InferSent y Universal Sentence Encoder. Una evaluación experimental con una muestra de profesores confirma la validez de uno de estos modelos de aprendizaje profundo como línea base de la nueva medida de similitud. Posteriormente, presentamos un panel de prueba de concepto donde las medidas se utilizan para codificar un mapa conceptual en un punto del espacio 2D, con el objetivo de ayudar a los profesores a monitorear la actividad de mapeo de conceptos de los estudiantes.