La Analítica del Aprendizaje (proveniente del término en inglés Learning Analytics) procesa los datos de los estudiantes, incluso los estudiantes menores de edad. El ciclo analítico consiste en recoger datos, almacenarlos durante largos períodos y utilizarlos para realizar análisis y visualizaciones. A mayor cantidad de datos, mejores resultados en el análisis. Este análisis puede ser descriptivo, predictivo e, incluso, prescriptivo, lo que implica la gestión, el tratamiento y la utilización de datos personales. El contexto educativo es, por lo tanto, muy sensible, a diferencia de los contextos individuales en los que el análisis se utiliza a voluntad. No está claro cómo están utilizando los datos de los estudiantes las empresas de tecnología que dan servicio en educación y a quiénes realmente se les beneficia, cómo esto afectará a los estudiantes en un futuro a corto y largo plazo, o qué nivel de privacidad o seguridad se aplica para proteger los datos de los estudiantes. Por consiguiente, y en relación con lo expuesto, el análisis de datos educativos implica un contexto sensible y de fragilidad en la gestión y análisis de datos personales de los estudiantes, incluidos menores, en el que hay que maximizar las precauciones. En esta revisión sistemática de la literatura se explora la importancia de la protección y seguridad de los datos personales en el campo de la educación mediante las promesas emergentes de los interesados en usar la tecnología blockchain. Los resultados denotan que es importante entender las implicaciones y riesgos derivados de usar tecnologías emergentes en educación, su relación con la sociedad y la legalidad vigente.

Learning Analytics processes student data, even for students under 18. The analytical cycle consists of collecting data, storing it for long periods and using it for analysis and visualization. The more data, the better the analysis. This analysis can be descriptive, predictive and, even, prescriptive, which involves the management, processing and use of personal data. The educational context is, thus, very sensitive, unlike individual contexts where analysis is used at will. It is not clear how student data are being used by technology companies serving education and who is actually benefiting, how this will affect students in the short and long-term future, or what level of privacy or security is applied to protect student data. Therefore, and in relation to the above, analyzing educational data implies a sensitive and fragile context in the management and analysis of personal data of students, including minors, in which precautions must be maximized. This systematic review of the literature explores the importance of personal data protection and security in the field of education through the emerging promises of those interested in using blockchain technology. The results show that it is important to understand the implications and risks derived from the use of emerging technologies in education, their relationship with society and the current legislation.