2.2. Elaboración de perfiles algorítmicos y decisiones automatizadas en el rendimiento académico
El despliegue de sistemas de analítica de aprendizaje en los entornos universitarios virtuales transforma la recopilación sistemática de interacciones académicas en inferencias determinantes sobre el desempeño global del estudiantado. Al proyectar el marco regulatorio sobre esta práctica institucional, se constata que la articulación concordada entre el Reglamento General de Protección de Datos y la Ley Orgánica 3/2018 (Editorial Colex, 2024) impone restricciones estrictas sobre los modelos predictivos encargados de categorizar de forma automatizada las trayectorias formativas. La elaboración de perfiles orientada a anticipar el abandono o calificar el rendimiento académico continuo no constituye un mero procesamiento operativo de información técnica, sino una actividad sustantiva que incide de manera directa en la esfera jurídica del alumnado dentro de la educación superior. En este contexto aplicativo, la consagración pionera de una categoría específica de derechos digitales dentro del ordenamiento jurídico español (Gómez Asensio, 2022) adquiere un papel rector indispensable para tutelar la posición de los estudiantes frente a la opacidad y los posibles sesgos de los algoritmos institucionales. La aplicación efectiva del régimen de garantías normativas demanda que el tratamiento intensivo de las trazas de navegación no derive en valoraciones unilaterales que afecten negativamente la evaluación académica sin una intervención humana significativa y debidamente justificada. En consecuencia, el análisis de las plataformas universitarias evidencia que la licitud del aprendizaje analítico depende de integrar activamente los principios de transparencia algorítmica y minimización de datos en la arquitectura tecnológica, impidiendo que la búsqueda de optimización docente vulnere las facultades y libertades fundamentales reconocidas en el espacio formativo digital.