Los orígenes del Learning Analytics son difusos y rodeados por un intenso debate sobre su definición. Este debate se sitúa en el ámbito académico y comunidad científica. Además, se pretende identificar el alcance, retos y barreras en la aplicación de análisis de datos educativos. El presente artículo corresponde a una investigación más amplia, centrada en el tratamiento y gestión de datos educativos. Hemos conducido una Literature Review aplicando Text Analytics sobre los títulos, resúmenes y autores de los artículos publicados en todas las conferencias LAK (Learning Analytics & Knowledge, periodo 2011-2019). El objetivo del análisis de texto es doble. Por una parte, averiguar si en los congresos LAK existe debate alrededor de la temática “privacidad y seguridad en el tratamiento y uso datos educativos en Learning Analytics”. Por otra parte, dar una aproximación del nivel de profundidad y aportar nuevas direcciones de investigación, si así fuera necesario. El resultado refleja una amplia tendencia en los congresos LAK de hacer un tratamiento informatizado, predictivo y masivo de datos educativos para ilustrar casos de estudio, marcos teóricos y propuestas de enfoque. Muy pocos artículos presentados se concentran en ética y/o privacidad (pero con un alto impacto científico), y ninguno en seguridad.

The origins of Learning Analytics are diffuse and surrounded by an intense debate about its definition. This debate is located in the academic and scientific community. In addition, it aims to identify the scope, challenges and barriers in the practice of the definition This article corresponds to a broader investigation, focused on the treatment and management of educational data. We have conducted a Literature Review applying Text Analytics on the titles, abstracts and authors of articles published in all LAK conferences (Learning Analytics & Knowledge, period 2011-2019. The objective of text analysis is twofold. On the one hand, to find out if at the LAK congresses there is debate on the subject "privacy and security in the treatment and use of educational data in Learning Analytics". On the other hand, give an approximation of the level of depth and provide new research directions, if necessary. The result reflects a broad tendency in the LAK congresses to make a computerized, predictive and massive treatment of educational data to illustrate case studies, theoretical frameworks and proposals for approach. Very few articles presented focus on ethics and/or privacy (but with a high scientific impact), and none on security.