Les Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain ont été utilisés pour améliorer l'apprentissage humain. Ils visent à accroître la performance des élèves en fournissant un enseignement individualisé. Il a été reconnu que l'apprentissage individualisé est plus efficace que l'apprentissage classique. L'utilisation de modèles d'étudiants pour capturer les connaissances des élèves sous-tend l'apprentissage individualisé. Différents modèles d'étudiants ont été proposés. Toutefois, une partie des informations de diagnostic issues du comportement des élèves est généralement ignorée par ces modèles. En outre, pour individualiser les parcours d'apprentissage des élèves, les modèles d'étudiants devraient capturer les structures préalables de compétences. Toutefois, l'acquisition de structures de compétences nécessite beaucoup d'efforts d'ingénierie de la connaissance. Nous améliorons les modèles d'étudiants pour l'apprentissage individualisé selon deux aspects. D'une part, afin d'améliorer la capacité de diagnostic d'un modèle de l'élève, nous introduisons les motifs d'erreur d'étudiants. Pour traiter le bruit dans les données de performance des élèves, nous étendons un modèle probabiliste en y intégrant les réponses erronées. Les résultats montrent que la fonction de diagnostic permet d'améliorer la précision de la prédiction des modèles d'étudiant. D'autre part, nous cherchons à découvrir des structures de compétences préalables à partir des données de performance de l'élève. C'est une tâche difficile, car les connaissances des élèves constituent une variable latente. Nous proposons une méthode en deux phases. Notre procédé est validé en l'appliquant à des données. / Computer-based educational environments, like Intelligent Tutoring Systems (ITSs), have been used to enhance human learning. These environments aim at increasing student achievement by providing individualized instructions. It has been recognized that individualized learning is more effective than the conventional learning. Student models which are used to capture student knowledge underlie the individualized learning. In recent decades, various competing student models have been proposed. However, some diagnostic information in student behaviors is usually ignored by these models. Furthermore, to individualize learning paths, student models should capture prerequisite structures of fine-grained skills. However, acquiring skill structures requires much knowledge engineering effort. We improve student models for individualized learning with respect to the two aspects. On one hand, in order to improve the diagnostic ability of a student model, we introduce the diagnostic feature—student error patterns. To deal with the noise in student performance data, we extend a sound probabilistic model to incorporate erroneous responses. The results show that the diagnostic feature improves the prediction accuracy of student models. On the other hand, we target on discovering prerequisite structures of skills from student performance data. It is a challenging task, since student knowledge of a skill is a latent variable. We propose a two-phase method to discover skill structure from noisy observations. Our method is validated on simulated data and real data. In addition, we verify that prerequisite structures of skills can improve the accuracy of a student model.