Mapa Conceitual (MC) é um tipo de organizador gráfico que permite revelar os detalhes das relações conceituais existentes na estrutura cognitiva do indivíduo e é autoexplicativo. Foi estabelecido por Novak nos anos 70 a partir da Teoria de Aprendizagem Significativa de Ausubel. Desde os primeiros trabalhos desenvolvidos por Novak, muitos outros surgiram explorando principalmente o uso de MC elaborado por alunos. Poucos são aqueles que exploram o uso de MC elaborado pelo professor. Quando o aluno é o mapeador, ele tende a "fugir" de conceitos específicos que esteja apresentando dificuldade, prejudicando qualquer avaliação que o professor possa fazer em torno de seu conhecimento. Por outro lado, quando o professor é o mapeador, ele pode inserir os conceitos mais relevantes para a avaliação e também erros intencionais para que o aluno identifique e mostre indiretamente o que ele entendeu sobre o assunto. A dissertação tem como objetivo identificar lacunas conceituais sobre Mudanças Climáticas em alunos do ensino superior, a partir de uma atividade avaliativa usando um MC com erros (MCE). Também é objetivo desta pesquisa, verificar o uso do MCE para distribuir devolutivas a fim de melhorar o desempenho dos alunos após um período de instrução. Para a realização desta pesquisa, foram conduzidos dois Estudos sequenciais dentro de uma disciplina de Ciências da Natureza entre 2017 e 2018. Ao todo, 172 alunos ingressantes nos cursos de graduação da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH/USP), realizaram as atividades avaliativas. Em 2017 (Estudo 1), utilizou-se um MCE para a identificar as lacunas conceituais dos alunos após um período de instrução. Também foram elaboradas neste mesmo Estudo devolutivas do tipo específicas (DEs) e inespecíficas (DIs). Em 2018 (Estudo 2), foram utilizados dois MCE e dois testes de múltipla escolha (TME) como atividades avaliativas. Os dois MCE foram usados para distribuir as devolutivas e os dois TME serviram para comparar o efeito dessas devolutivas no desempenho dos alunos, após o reestudo dirigido. Os métodos de análise foram quantitativos e adotou-se a comparação das médias a partir dos dados obtidos. Com isso, verificou-se (i) o desempenho da turma e (ii) de grupos de alunos (Estudo 1) ,bem como (iii) o efeito das devolutivas no desempenho da turma e de grupos de alunos após o reestudo dirigido e (iv) a percepção dos alunos sobre as devolutivas (Estudo 2). De acordo com os resultados obtidos, o MCE ajudou na identificação das lacunas conceituais, revelando desempenhos distintos entre os alunos. O uso das devolutivas foi efetivo para constatar melhoras no desempenho dos alunos e a maioria deles (62%), sinalizou que elas foram úteis para aprender a partir dos erros. Mas as DEs tiveram um aceite maior entre os alunos. Entretanto, o mais importante, é que o professor sempre dê algum tipo de devolutiva aos alunos. Com esta pesquisa, foi possível inferir que (i) o MCE é muito útil para a identificação de lacunas conceituais e (ii) prático no sentido de distribuição de devolutivas pelo professor com apoio de recursos tecnológicos.

Concept Map (CM) is a type of graphic organizer that allows to reveal the details of the existing conceptual relationships in the cognitive structure of the individual and it is self-explanatory. It was established by Novak in the 1970s from Ausubel's Meaningful Learning Theory. Since the first works developed by Novak, many others came mainly exploring the use of CM elaborated by students. There are few works that explore the use of CM elaborated by the teacher. When the student is the mapper, s/he tends to "escape" from specific concepts that they are having difficulty, undermining any assessment the teacher may make around his or her knowledge. On the other hand, when the teacher is the mapper, s/he can insert the most relevant concepts for the assessment and intentional errors for the student to identify and indirectly show what he understood about the subject. The dissertation aims to identify conceptual gaps on Climate Change in higher education students, from an evaluative activity using a CM with errors (CME). It is also the objective of this research to verify the use of CME to distribute specific feedback to improve student performance after a period of instruction. For this research, two sequential studies were conducted within a Natural Sciences discipline between 2017 and 2018. The study was conducted with a total of 172 students entering the undergraduate courses of the School of Arts, Sciences and Humanities of the University of São Paulo (EACH/USP), performed the evaluation activities. In 2017 (Study 1) an CME was used to identify conceptual gaps after an instructional period. Also, in this study, two types of feedback were elaborated: specific (SFs) and nonspecific (NFs). In 2018 (Study 2), two multiple-choice tests (MCT) were conduct as evaluative tool. The two CMEs were used to distribute the feedbacks, and the two MCTs were used to compare the effect of these feedbacks on the students' performance, before and after the directed restudy. The quantitative analysis methods were adopted and the comparison of means from the data obtained. Thus, it was verified (i) the performance of the class and (ii) of student groups (Study 1) and the effect of feedback on the performance of the class and groups of students after the directed restudy (Study 2). According to the results obtained, the use of both types of feedback was effective to see improvements in student performance and most of them (62%) indicated that feedback was helpful and helped to learn from mistakes. But the feedback that dealt directly with the content of the MCE proposition (SFs) had greater acceptance among the students. Mas o mais importante, é que o professor dê algum tipo de devolutiva ao aluno. With this research, it was possible to infer that: (i) the CME is very useful for identifying conceptual gaps and (ii) it is practical to allow quick correction and distribution of feedback by the teacher to the students after the directed re-study, with support of technological resources.