薛增灿，理学博士，现任华南师范大学教育人工智能研究院的特聘副研究员，毕业于华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心，主要从事知识图谱、神经网络、知识推理、大语言模型等方面研究。参与多项国家重点研发计划、国家自然科学基金课题、国家社会科学基金，主持广东省本科高校教学质量与教学改革工程项目、广东省哲学社会科学规划2026年度青年项目、中央高校基本科研业务费资助优创项目，发表期刊及会议论文近20篇，授权国家发明专利2项，软著1项，包括人工智能领域Top期刊Expert Systems with Applications(一区Top)、Knowledge-Based Systems(一区Top)、Information Processing & Management(一区Top)、教育技术领域Top期刊British Journal of Educational Technology(一区Top)、Interactive Learning Environments(JCR Q1) 等顶级SCI或SSCI论文，以及数据分析与知识发现、华南师范大学学报(自然科学版)等CSSCI、北大核心中文期刊论文。担任教育人工智能研究院教工党支部书记，并担任IEEE TNNLS、EAAI、ESWA等多个期刊审稿人。获博士优秀共产党员、华中师范大学优秀博士学位论文等荣誉。已经指导硕士发表高水平英文论文和CSSCI论文，指导本科生发表北大核心期刊论文，详情可见个人主页 https://zengcanxue.github.io。
基金项目：
[1] 主持, 广东省哲学社会科学规划2026年度青年项目，“多模态大模型驱动的中小学教师人工智能素养图谱研究”,（2026.02-2029.02）
[2] 主持, 广东省本科高校教学质量与教学改革工程项目，“知识图谱赋能的职前教师教学技能智慧课程建设研究”,（2025.11-2028.11）
[3] 主持, 华南师范大学2025年度校级质量工程，“高等教育教学改革项目”,（2025.11-2027.06）
[4] 主持, 中央高校科研业务费资助优创项目，“基于知识表示学习的知识图谱补全及教育应用研究”,（2024CXZZ057，2024.06-2025.06）
[5] 参与, 国家重点研发计划，“大规模学生跨学段成长跟踪研究”项目的“多维度场域的学生数据采集技术”课题,（2021YFC3340802，2021.12-2026.11）
[6] 参与, 国家自然科学基金，“面向学生学业水平提升的精准化学情诊断与资源适配策略研究”,（62477024，2025.01-2028.12）
代表性论文：
[1] Xue, Z., Chen, J., Hu, X., & Lin, Z. (2026). Exploring contextual and pairwise semantic-enhanced embedding with adaptive fusion for knowledge graph completion. Information Processing & Management, 63(7B), 104849. (SCI & SSCI双检索, JCR一区, 中科院一区Top)
[2] Xue, Z., Zhang, Z., Liu, H., Li, Z., Han, S., & Zhang, E. (2025). MHRN: A multi-perspective hierarchical relation network for knowledge graph embedding. Knowledge-Based Systems, 313, 113040. (SCI检索, JCR一区, 中科院一区Top)
[3] Xue, Z., Zhang, Z., Liu, H., Yang, S., & Han, S. (2023). Learning knowledge graph embedding with multi-granularity relational augmentation network. Expert Systems with Applications, 233, 120953. (SCI检索, JCR一区, 中科院一区Top)
[4] Xue, Z., Liu, H., Zhang, Z., & Yang, S. (2021). Dynamic educational knowledge graph model via information entropy for knowledge building. In IEEE International Conference on Engineering, Technology and Education (TALE) (pp. 1-7). (EI检索会议)
[5] Xue, Z., Zhang, Y., & Xu, C. (2020). Dynamic knowledge graph: A tool for fostering conceptual change in knowledge building community. In Proceedings of the 2020 Knowledge Building Summer Institute (KBSI) (pp. 217-222). (学习科学国际会议)
[6] 薛增灿, 张晓冉, 陈佳锐, 刘海, & 谭俊. (2026). 基于关系语义的知识图谱补全研究综述. 数据分析与知识发现, 10(2), 1-22. (CSSCI检索, EI和CSCD检索)
[7] 薛增灿, 熊芳庆, 郑佳佳, 王均毅, 林桐, & 穆肃. (2026). 基于多模态特征融合网络的专递课堂教学行为识别模型. 华南师范大学学报(自然科学版), 58(1), 23-34. (北大核心, CAS, WJCI检索)
[8] 薛增灿, & 张越. (2025). 开放自适应学习平台的教育知识图谱模型构建及应用研究. 中国信息技术教育, (23), 88-91+112.
[9] 薛增灿, & 张义兵. (2020). 国际视域下的知识建构研究：现状与新趋势. 数字教育(3), 9-15.
[10] Li, Z., Jian, Y., Xue, Z., Zheng, Y., Zhang, M., Zhang, Y., Hou, X., & Wang, X. (2024). Text-enhanced knowledge graph representation learning with local structure. Information Processing and Management, 61(5), 103797. (SCI & SSCI双检索, JCR一区, 中科院一区Top)
[11] Zhou, X., Zhang, S., Xue, Z., Lu, X., Xiao, T., Wu, L., Liu, L., & Li, X. (2025). CoCNet: A chain-of-clues framework for zero-shot referring expression comprehension. Expert Systems with Applications, 127633. (SCI检索, JCR一区, 中科院一区Top)
[12] Zhang, E., Zhang, Z., Liu, H., Han, S., & Xue, Z. (2025). Exploring peer facilitation and critical thinking in asynchronous online discussions: A lag sequential analysis approach. British Journal of Educational Technology, 56, 2453-2477. (SSCI检索, JCR一区, 中科院一区Top)
[13] Han, S., Zhang, Z., Liu, H., Kong, W., Xue, Z., Cao, T., & Shu, J. (2023). From engagement to performance: The role of effort regulation in higher education online learning. Interactive Learning Environments, 32(10), 6607-6627. (SSCI检索, JCR一区)