今日自闭症多重范例教学（Multiple Exemplar Training, MET）是一种能够有效帮助残疾学生泛化目标行为和技能的教学策略，它是指通过呈现不同的刺激对同一目标进行直接教学，目的在于将目标行为从教学的反应或者刺激泛化到未教学的反应或者刺激上。例如我们使用MET教孩子认识妈妈，我们向孩子呈现厨房里、工作中、公园中等情境中的妈妈，当我们使用未直接教学的妈妈图片，例如沙发上的妈妈图片探测孩子时，虽然这张图片没有经过直接教学，孩子也可以反应出这是妈妈。
在残疾学生的教学中，教师不仅要让学生在教学情境中习得技能，还要帮助学生将习得的技能泛化到其他情境中或者泛化出与教学技能相关的技能。在成功的多重范例教学中，学生会表现出刺激或反应的泛化。例如我们使用多重范例教学教学生认识老虎，我们向学生呈现不同颜色、不同背景的老虎图片进行教学，当我们使用没有直接教学的老虎图片对学生进行探测时，学生也可以正确反应。多重范例教学策略（Multiple Exemplar Training,MET）因其独特的优势而被广泛应用于残疾学生的教学，大量的实证研究表明，MET指一种能够有效帮助学生泛化目标行为和技能的教学策略，但是MET也存在一定的不足：首先是MET受限于教学刺激与未教学刺激之间的相似程度，其次是MET受限于刺激和反应之间的复杂关系。因此，未来的研究应该去说明MET的限制表现及最有效的通用教学指南。
如果某个特定的反应在某个在物理维度上具有特定值的刺激物存在时得到强化，那么这种反应最有可能发生在具有相同数值的刺激物存在的情况下，而这些刺激物与原始刺激物的差异越大，出现这种反应的可能性会逐渐降低。如下图，这里我们用一个例子来说明，假设我们教孩子认识金毛狗，图1-图4是我们的教学刺激，图5和图6为未教学刺激，图5在物理维度上与教学刺激之间的差异性较图6小，因此用图5探测学生会比用图6探测学生更容易出现正确反应。
虽然在多重范例教学的过程中会出现反应泛化，但是多个范例本身可能不足以产生泛化。Sprague和Horner（1984）比较了三种不同的策略来教智力障碍高中学生使用自动售货机的一般技能。这三种策略分别是（1）仅在一台机器上进行训练（2）在三台机器上进行训练（3）在三台机器上进行训练，对刺激和反应的整个变化范围进行抽样。与仅在一台机器上进行培训相比，在三台类似机器上进行培训的收益微乎其微，但通过对自动售货机的可变性进行实际抽样在进行培训的策略，在研究参与者中产生了泛化的技能。因此，我们需要思考如何去分析和安排多重范例教学的教学过程。O’Neill（1990）描述了一个用于分析和安排教学过程的通用步骤：1）定义教学结束时特定反应发生的确切刺激条件2）定义刺激和反应的范围3）选择教学实例，对刺激和反应的所有变化进行抽样4）优化教学范例的顺序5）使用标准的最先进的教学程序对范例进行教学6）用未经教学的内容进行探测。
研究表明，概念学习、关系反应、身份匹配、遵循规则、行为多样性、对wh（what、where、when...）问题的回应、描述过去的事件等内容通过多重范例教学都会取得良好的效果，但是也会根据具体教学项目的存在一定的不足。我们在前言中提到MET有两点不足，首先是MET受限于教学刺激与未教学刺激之间的相似程度，其次是MET受限于刺激和反应之间的复杂关系。以遵循规则的多重范例教学为例，每个范例都包含一个语言刺激（某种指令），它的主要限制表现在遵循规则在泛化时会面临一些困难，包括指令的词语、回应的场合、强化物的变化等。以指令的词语为例，教师对学生进行“你需要排队”这个遵循规则指令的教学，假设下次学生在肯德基买汉堡，服务员对大家说“请不要插队”，未教学指令“请不要插队”与教学指令“你需要排队”的意思一样，但是这时学生可能无法理解这个指令，所以针对这些限制，我们需要根据具体的教学项目去寻找一些问题的解决办法，比如我们在对学生进行“你需要排队”这个指令进行教学时，可以询问学生这个指令的近义表达，以让遵循规则的能力可以得到更好的泛化。
多重范例教学可以有效的建立刺激和反应的泛化，帮助学生建立更广泛的技能，但是在一些教学项目中也存在一定的不足，对于这部分问题仍有待研究，为了制定最有效的通用教学指南，未来我们应该加强对于多重范例教学的研究。