Ansätze zur Verhaltensänderung zielen darauf ab, Patienten bei der Anpassung ihres Lebensstils zu unterstützen, damit sie in der Lage sind, ihre Erkrankung selbst wirksam zu managen. Die Selbstwirksamkeit ist ein zentrales Element der Verhaltensänderung, und verschiedene Theorien zur Verhaltensänderung schlagen eine Reihe von gezielten Strategien und Aktionsplänen vor, um schrittweise Verhaltensanpassungen bei den Patienten herbeizuführen, so dass sie in der Lage sind, ein effizientes Selbstmanagement ihrer Erkrankung zu erreichen. Die sozial-kognitive Theorie (SCT) ist eine umfassende Theorie der Verhaltensänderung, die das Konstrukt der Selbstwirksamkeit als zentral für die Verhaltensänderung vorschlägt. In dieser Arbeit haben wir einen Wissensmanagement-Ansatz gewählt, um spezialisierte Selbstwirksamkeitskonstrukte, die von der SCT vorgegeben werden, zu computerisieren und ein SCT-Wissensmodell auf hoher Ebene zu formulieren. Wir haben Inhalte zur Verhaltensänderung in Bezug auf eine gesunde Lebensweise und körperliche Aktivität gesammelt und computergestützt aufbereitet. Mit Hilfe von Semantic-Web-Technologien wurden eine SCT-Ontologie und SWRL-Regeln entwickelt, um auf der Grundlage eines gegebenen Patientenprofils personalisierte Selbstmanagementpläne abzuleiten. Wir präsentieren eine formative Bewertung der klinischen Korrektheit und Relevanz der generierten personalisierten Aktionspläne für eine Reihe von Testpatientenprofilen.