1  

 

INTRODUCTION 

Competency‐based  education  is  the  main objective  of  medical  education  (1).  The  curriculum  and assessments of student’s academic performance are built on  the  foundation  to  produce  clinicians  who  are competent  in knowledge, skills and attitude  (1,2). At most medical schools, various tools are implemented to assess students’ knowledge, understanding and clinical skills as a  continuous  medical  education  assessment  (2,3,4,5).  To achieve the standard requirements set by the  institution and  to  qualify  as  a  competent  clinician,  students  are motivated to learn and perform well in all assessments (6).  

Students’  potential  can  be  tied  to  learning preference  (7,8). Learning  styles  are  defined  by  Kolb  and Brown  as  the  preference  of  one  learning method  over another  to  perceive  and  process  new  information including strategies that are consistently adopted to learn (7,9,10,11).     By  identifying the dominant  learning style, one can potentiate their capabilities and strength followed by enhancing  the effectiveness of  learning experience  (7,10). This will guide students to plan or to modify their learning methods  parallel  to  the  learning  preference  (12,13). Difficulties  in  learning  are  predominantly  due  to problems in cognitive process as in learning methods and not due to the subject itself  (14). 

Studies  showed  variable  distribution  of  learning styles  among  students  but  there  is  lack  of  evidence  to suggest  impact  of  learning  styles  on  academic performance  among  medical  students  in  specific (4,15,16,17,18).   A  study  done  in Malaysia  among  secondary school  students  showed  a  strong  association  between learning  styles  and  overall  academic  performance  with predominantly visual and auditory learners (19). In another study  in  Trinidad,  amongst  highest  performing undergraduate  students,  67%  were  visual  learners  and the remaining were kinaesthetic learners (15). 

Study  habits  and  attitudes  are  among  the main factors influencing academic performance. Studies have  

 

 

shown  that  students  with  proper  time  management, concentration and positive learning attitudes performed  

better  in  academics  (20,21,22).    Socio‐demographic  factors especially gender, residence area, stable socio‐economic status  and  family  education  background  have  positive associations  with  academic  performance  (23,24,25).  The main objective of this study is to identify the influence of learning styles on academic performance among MMMC students. 

METHODOLOGY 

Study design and study population 

As  a  part  of  an  accomplishment  to  explore  the influence  of  learning  style  on  academic  performance among  Melaka‐Manipal  Medical  College  (MMMC) students  specifically,  and  to  study  the  learning preference  among  MMMC  students,  as  well  as  other factors  influencing  academic  performance  generally,  an analytical cross‐sectional study was conducted  from  July 2013  to August 2013. Cross‐sectional  study  is  a  class of research methods which involves observation of a certain population or representative subset at a specific point in time.  The  study  was  implemented  among  the  MBBS students  of  MMMC.  Melaka‐Manipal  Medical  College (MMMC)  is  a  medical  college  established  in  1997  by Dr.Ramdas  Pai  in  collaboration  with  Datuk  K Pathmanabam. MMMC has welcomed their first batch of MBBS students  in 1997 and currently,  it has 32 batches. Here  in  MMMC,  the  MBBS  program  is  divided  into  2 phases, where students will be completing the phase 1 in Manipal,  India  for  2.5  years  and  phase  2  in  Melaka, Malaysia  for  another  2.5  years  (26).  These  groups  were pinpointed and used  for  this  research as  they  represent various levels of education of students in a university. 

 

 

THE INFLUENCE OF STUDY STYLES ON ACADEMIC PERFORMANCE AMONG MMMC STUDENTS: A CROSS SECTIONAL STUDY 

Mohd Farhan bin Omar, Vithyalakshmi a/p Raja Balan, Mohd Ediamin bin Suhaimi, Muhammad Redzwan bin Abdullah, Nurfatin bt Hasanuddin (Melaka‐Manipal Medical College) 

2  

Sample size calculation 

According to a study done  in Trinidad,  it was  found that the prevalence of  students with Visual  style of  learning (V) having CGPA 3.60 and above was 67%  (15). Thus, with this prevalence, and margin of error of 6%, a  sample of 165  students  was  found  to  be  the  minimum  number required in order to conduct this research. This minimum sample  size  was  calculated  based  on  the  following formula; 

           n=        Z2p(1‐p) 

                 d2+ [Z2p(1‐p)] 

                               N 

Z is determined by the acceptable likelihood of error. The value of Z is set to 1.96, representing a margin of error of 6%  (d).    N  is  a  total  population  that  we  take  into consideration  which  is  550.  Then,  we  confirmed  the sample size calculation by using EpiStatcalc (31). 

Diagnostic, inclusion and exclusion criteria 

In  this  study,  we  evaluated  and  allocated  the learning  style  of  the  students  into  5  groups; Visual  (V), Auditory  (A),  Read/Write  (R),  Kinesthetic  (K)  and Multimodal  (more  than  one  styles,  M)  based  on  the scoring system designed by Neil Fleming,  the pioneer of VARK  learning  styles,  on  1987,  in New  Zealand  (28).  The students  involved  in  this  study were  those  from  fourth and  fifth  year MBBS  students  consisted of batch 24, 25 and 26.  In addition, the  inclusion criteria also comprised of  those who  have  given  their  consent  voluntarily  and those who  are  fulltime  students  of MMMC.  Albeit  the consent  given  voluntarily,  there were  still  some  results that have to be excluded in this study, which were those that did not  complete all  the questions, and  those who inappropriately  answered  the  questionnaire  by  the continuous  circling  of  one  single  option  constantly. Moreover, the students who have not yet seated for the Sessional Examination, which was the guideline used  for portraying  the  academic  performance,  were  also excluded in this study. We obtained the consent from the Ethical Committee of MMMC prior to commencement of this study with assurance of confidentiality and privacy. 

 

 

Sampling method and Data collection 

We  designed  and  distributed  a  set  of questionnaire  to  these  students  at  the MMMC  campus during  lecture  hours.  The  questionnaire  comprised  of basic  socio‐demographic  data,  VARK  questionnaire (version  7.2)  designed  by  Neil  Fleming  (29)  and  also additional series of   questions on study skills and habits constituted  of  time  management,  attitude  and concentration  that  was  invented  by  Queens  University (30). We  applied  the  universal  sampling  in  selecting  the participants, where we  selected  the  students  from  the above  mentioned  groups  due  to  easy  accessibility, availability and ease of their volunteering. 

We established  this questionnaire  specifically  to combine various  socio‐demographic details,  to ascertain the  learning  style  of  the  students,  to  measure quantitatively the study skills and habits of each student, along with  few other  factors which were  anticipated  to reciprocally associate to the outcome of this study, which was  the  students’  academic  performance.  The questionnaire  has  2  components,  Section  A;  Socio‐demographic data and Section B; Assessment where the first  part was  VARK  questionnaire  and  the  second  part was a set of questions for study skills and habits. Some of the  spectrums  covered  in  the  socio‐demographic  data were  concerning  the batch of  the  students,  course,  roll number,  age,  gender,  ethnicity,  religion,  relationship status,  residence  area,  current  accommodation,  current posting  according  to  departments  in  medical  course, scholarship,  monthly  allowance,  household  monthly income and parents’  level of education. The  first part of Section  B  which  was  VARK  questionnaire  explored different individual styles of learning (question number 1‐16). This part was assessed  into Visual  (V), Auditory  (A), Read/Write  (R),  Kinesthetic  (K)  and  Multimodal  (more than one styles, M), based on VARK questionnaire scoring chart  where  the  highest  score  will  be  the  dominant learning  style  of  an  individual.  The  VARK  questionnaire scoring  chart  comprising  of  all  the  answers  for  all  16 questions according to each category, Visual (V), Auditory (A), Read/Write (R) and Kinaesthetic (K). 

The  second  part  of  Section  B,  a  series  of questions on study skills and habits (question number 19‐31), was set up and the students were required to answer those questions on a Likert scale, ranging from (1) to (5), in which  (1) signifies Strongly Disagree  (SD),  (2) signifies Disagree  (D),  (3)  signifies Neutral  (N),  (4)  signifies Agree 

3  

(A)  and  (5)  signifies  Strongly  Agree  (SA).  These  scores were  then summed up  in 3 categories which were Time Management  (question number  19,  22,  25,  28,  29,  31), Attitude (question number 20, 23, 26) and Concentration (question number 21, 24, 27, 30).  

Data processing and analysis 

For data processing, we gathered all the data and manually  counted  the  total  score of each questionnaire followed  by  each  component.  Later,  we  entered  all  of these  data  into  and  processed  using  Microsoft  Excel 2010.    Further  statistical  analysis  was  calculated  and obtained  from  Epi‐Info7  version  3.5.1.  We  calculated descriptive  statistics  which  comprises  of  measures  of central  tendency  such  as  mean,  median  as  well  as measures  of  dispersion  like  standard  deviation  and quartile value. 

   We described  the mean  and  standard deviation for age, monthly allowance and studying hours, while we used  median  as  the  cut  of  point  in  determining  the quality  of  the  study  habits  that  comprised  of  time management,  attitude  and  concentration.  For categorizing  the  academic  performance  into  upper  and lower  achievers,  based  on  surgery  marks,  we  used Quartile  3  at  67%  as  the  benchmark.  In  illustrating  the results, we used  tables, bar  and pie  charts. All 5  tables that we composed were tables for descriptive statistics of basic variables, percentage of students with high and low academic achievements, comparison of different learning styles  amongst  high  academic  achievers  and  low academic achievers, and  also the table for characteristics via  quantitative  as well  as  qualitative  analysis  amongst good  academic  performance  and  bad  academic performance.  We  used  bar  charts  to  portray  the distribution of  learning styles on academic performance, the  distribution  of  students’  accommodation  on academic  performance,  the  distribution  of  academic performers  with  different  study  methods  and  the achievements  in  academic  performance  amongst different ethnicities in MMMC, while we used pie chart to illustrate  the  distribution  of  learning  style  amongst MMMC students. 

  In terms of inferential statistics, we used T test, Chi square and Fisher’s exact. We used the T‐test to study the link between the other quantitative variables with academic performance. The qualitative variables were then categorized and we utilized the Chi‐Square test as 

well as the Fisher Exact two‐tailed test to compare them to the academic results. Level of significance was set at 0.05; odds ratio with 95% confidence interval was described.  

RESULTS 

We  calculated  a  minimum  sample  size  of  165 subjects and distributed a total of 275 questionnaires out of  which  we  obtained  182  respondents,  resulting  in  a 66.2% respond rate. 

Table I: Descriptive Statistics of Basic Variables (n=182) 

Variables   N (%) 

Batch  24 25 26  

 46(25.3) 76(41.8) 60(33.0) 

Age (mean ± SD)  

23.47 ± 1.01 (22.46 ‐ 24.48) 

Sex  Female   Male    

 102(56.0) 80(44.0) 

Ethnicity Malay Chinese India Others  

  74(40.7)  59(32.4)  38(20.9)  11(6.0) 

Religion Muslim Buddhist Christian Hindu Others  

 77(43.2) 43(23.6) 22(15.4) 27(14.8) 7(3.8) 

Relationship status Single Married In a  relationship 

 125(69.1) 6(3.3) 50(27.6) 

Residency Urban Rural 

 149(81.9) 33(18.1) 

4  

Accomodation Hostel Staying at home Staying with friends Staying with relatives 

 117(64.3) 9(4.9) 55(30.2) 1(0.5)  

Current Posting A&E ENT Medicine ONG Ophthalmology Orthopaedics Paediatrics PCM Psychiatry Surgery Community Medicine 

 7(3.8) 10(5.5) 30(16.5) 7(3.8) 9(4.9) 31(17.0) 19(10.4) 6(3.3) 5(2.7) 22(12.1) 36(19.8)  

Financial Support JPA MARA Parents PTPTN Others 

 81(44.5) 29(15.9) 49(26.9) 19(10.4) 4(2.2)  

Allowance per month (mean ± SD) 

771.62 ± 477.50 (294.12 ‐ 1249.12)  

Household income (mean ± SD) 

5895.60 ± 3834.96 (2060.64 ‐ 9730.56)  

Parent’s education Father: Primary Secondary Pre‐university Diploma Degree Master PhD Mother: Primary Secondary Pre‐U Diploma Degree Master PhD 

  8(4.4) 47(25.8) 3(1.6) 31(17.0) 63(34.6) 24(13.2) 6(3.3)  16(8.8) 67(36.8) 5(2.7) 34(18.7) 45(24.7) 11(6.0) 4(2.2) 

Learning Style Visual Audio Read Kinaesthetic Multimodal 

 27(14.8) 20(11.0) 37(20.3) 61(33.5) 37(20.3)  

Time Management Good Poor 

 71(39.0) 111(61.0)  

Attitude Good Poor  

 182(100) 0(0) 

Concentration Good Poor 

 63(34.6) 119(65.4)  

Study Hours (mean ± SD)  2.60 ± 1.34 (1.26 – 3.94)  

Study Method Group studying Self‐ studying 

 56(30.8) 126(69.2)  

 

From  Table  I,  the mean  age of participants was 23.47  years.  Amongst  the  students  who  participated, 56.0% were  females  as  compared  to  the  44.0% males. 41.8% of them were from Batch 25, 33.0% from Batch 26 and 25.3%  from Batch 24.  In regards to ethnicity, 40.7% were  Malay,  32.4%  were  Chinese,  and  20.9%  were Indians  while  the  remaining  6.0%  were  of  other ethnicities. 69.1% of our respondents were single, 27.6% were  in  a  relationship  and  the  balances were married. Besides  that, we could also conclude  that 81.8%  resides in urban area and  the  remaining 18.1%  from  rural area. Most of them are currently staying  in hostel with 64.3% and  other  35.7%  are  staying  off  campus.  Of  all  the participants  37.3%  were  non‐scholarship  while  the remaining  62.6%  were  under  scholarship.  The  mean monthly allowance for the students was RM771.62. With respect to parent's education level, 31.8% of fathers and 48.3%  of  mothers  were  of  the  lower  education  level (primary,  secondary  and  pre‐university  level).  From  our survey,  33.5%  of  the  students  are  kinaesthetic  learners followed  by  20.3%  of  reading  and  multimodal  learner each and visual learner with 14.8% and the least is audio 

5  

learner with 11.0%. 

Table II: Percentage of Students with High and Low Academic Achievements (n=182) 

Academic Performance  (67th percentile)  

Number of students  (%) 

High  32.2 

Low  67.8 

 

The  table  above  shows  that  32.2%  of  students  scored under  high  academic  performance.  67.8%  of  students scored in low academic performance. 

Table III: Characteristics via Quantitative Analysis amongst Good Academic Performance and Bad 

Academic Performance (n=182) 

Independent variables 

High academic performance mean (SD) 

Low academic performance mean (SD) 

T test 

P value 

Age (years) 

23.61(1.00)  23.41 (1.01)  1.27 

0.205 

Allowance (RM) 

757.63(507.26) 

778.33(464.55) 

0.27 

0.785 

Studying hours  

2.72(1.06)  2.55(1.46)  0.81 

0.422  

Household income 

5362.71(2713.75) 

6151.22(4256.16) 

1.30 

0.195 

*Significance level set at 0.05 

This table show  that age, allowance, studying hours and household income are not significant (P value > 0.05). 

 

 

 

 

 

Table IV: Comparison of Characteristics via Qualitative Analysis amongst High Academic Performance and Low 

Academic Performance (n=182) 

 

6  

Independent variables  High academic performance (n=59)  (%) 

Low academic performance (n=123) (%) 

OR (95% CI)  Chi square  P value 

Gender Male  Female  

 39.0  61.0   

 46.3  53.7   

 0.74 (0.37 ‐ 1.46)     

 0.88    

 0.349   

Ethinicity Malay  Chinese  Indian  Others 

 23.7  52.5  18.6  5.1 

 48.8  22.8  22.0  6.5 

 0.33 (0.15 ‐ 0.69)  3.76 (1.84 ‐ 7.70)  0.81 (0.35 ‐ 1.89)  0.77 (0.16 ‐ 3.36) 

 10.37  1.14  0.26   

 0.001***  0.001***  0.607  1.000

# 

 Religion Muslim 

  23.9  

  51.2 

  0.30 (0.14 ‐ 0.63) 

  12.35 

 

 

0.0004***  

 Buddhist   Hindu   Christian   Others    Accomodation Hostel   Staying with friends  Staying with home 

 37.3   11.9   22.0   5.1     78.0   16.9  5.1  

 17.1   16.3   12.2   3.3     57.7   36.6  4.9 

 2.89 (1.35 ‐ 6.22)   0.69 (0.25 ‐ 1.88)   2.03 (0.83 ‐ 4.97)   1.59 (0.27 ‐ 8.80)     2.59 (1.21 ‐ 5.63)   0.35 (0.15 ‐ 0.81)  1.04 (0.20 ‐ 4.94) 

 9.03   0.61   2.97        7.12   7.29   

 0.0027***   0.4349   0.0851   0.6834

# 

 

 

 

 0.0076***   0.0069***  1.0000

# 

           

Parents Education level           

Mother’s education level (High)  Father’s Education Level  (High)  Study Method Group 

 Self 

35.6   39.0    18.6  81.4 

59.3   28.4    36.6  63.4 

0.38 (0.19 ‐ 0.75)  0.62 (0.31 ‐ 1.26)    0.40 (0.17 ‐ 0.89) 

9.01   2.04    6.03 

0.0027***  0.1536    0.0140*** 

 Time Management Good Poor    Concentration Level Good Poor 

  35.6 64.4      32.2 67.8 

  40.7 59.3      35.8 64.2 

 0.81(0.4 ‐ 1.61)       0.85 (0.42 ‐ 1.73)   

  0.43       0.22 

  0.5127       0.6357 

           

 

ethnichigh avalue the hoacadestudefriend< 0.05have sperforstudyiobtain

batchcompconceacade

 

Figurekinaesreadinwith 1

As for thecity  and  theacademic pe< 0.05). Besostel also aremic  performnts (P value ds are less lik5).  Students showed to brmance (P ving than groning high aca

 

However, , scholars, rerising the quentration havemic perform

e  1  shows, sthetic  learnng,  multimo11%. 

e table V, we Buddhist arrformance tsides  that,  sre 2.59  timemance  com< 0.05). Stu

kely to perforwhose mothbe significantalue < 0.05)oup studyingademic perfo

the other faelationship stuality of timeve showed nomance (P valu

  majority  oners with  peodal,  visual 

e can concludre  significantthan the othstudents whes more  likelpared  to  tudents who arm well in acher with lowt in obtaining. Students wg have showormances (P 

actors such atatus, and ste managemeo significancue > 0.05). 

of  MMMC ercentage  34and  audio 

de that, Chint  in  obtaininer ethnicitieo are  stayinly  to attain hhe  off  camare staying wcademic (P vaw education lg high acadewho prefer sed significanvalue < 0.05

as gender, tudy habits nt; attitude ace in relation

students  w4%,  followedbeing  the  l

7 

nese ng  a es (P ng  in high mpus with alue evel emic elf ‐nt  in 5). 

and  to 

 

were d  by east 

Figure 2: D

Based  on  Fbeing  acadelearning  styaudio  beingkinaestheticamong the M

Figure 3: D

As for the figstaying in thoff‐campus Students whhave low aca

01020304050607080

Distribution Pe

igure  2,  kinemically  lowles. Amongsg  the  least  and  readiMMMC stude

Distribution oAcadem

gure 3, majohe campus coand  with  tho  are  stayiademic perfo

Accomo

of Learning erformance 

naesthetic  lew  performer st  the high  at  learning  sng  shared ents. 

of Students’ mic Performa

ority of high aompared to tthe  significang with  frieormance (P v

odation

Styles on Ac

earners  havein  relative 

academic pestyle  adoptthe  same  f

Accommodaance 

academic pethose who aant  P  valueends  have  shvalue < 0.05)

H

L

 

cademic 

e  showed to  other 

erformers, ted  while frequency 

ation on 

erformers, re staying e  <  0.05. howed  to ). 

High Achiever

Low Achievers

s

s

 

Fig

From showecompstudy 

 

 

Fig

From numbgroup0.05).

 

0

10

20

30

40

50

60

gure 4: DistriD

figure  4,  sted  to  be  hiared  to  thomethod (P v

gure 5: Achieamongst 

Figure  5,  Cber of  studenp  in  compar 

Et

bution of AcDifferent Stud

tudents whoigh  achieverose  who  prevalue < 0.05)

evements inDifferent Et

Chinese  ethnts  among hison  with  o

hnicity

cademic Perfdy Methods 

o  prefers  selr  in  academefers  study . 

n Academic Pthnicities in M

hnicity  showhigh  academother  ethnici

H

L

formers with

lf‐studying  hmic  performagroup  as  t

PerformanceMMMC 

wed  the  highmic performaities  (P  valu

High Achievers

Low Achievers

8 

 

h 

have ance their 

e 

hest ance ue  < 

v

T

ttt

t

tt

t

s

s

DISCUSSION

EverEvents  occuimpact  in emotionally earlier  by  Klearning menew informaadopted  to since it may competitionlife  events MMMC  stustudying  meethnicity,  aacademic pedeterminantfinancial  susignificant  avalue > 0.05

Fromwith visual leacademic. ATrinidad whiacademic  pseven per ceis also suppthe fact thatthe  learningthe theory cslides  and  ptools.  Diffelectures mothe  visual teaching andas compared

In thsignificant  pcampus withmany facilitibasic needs lecturers.  Thostel  and availability otimes encouat  night  to improve the

N 

ry  individualurring  at  eacnurturing  aor  spiritua

Kolb  and  Bethod  over  aation includilearn  (7,9,10,1

be influence  in  studies  aper  se.  Badents,  we  hethod,  pareand  religionerformance (ts namely geupport,  and association ).  

m  our  surveearning styleA similar outcich has showperformance ents in achieorted by otht visual learng experienceclasses take pictorial  basrent  hues, re attractivelearners  wild acquire mod to others.

his cross‐sectpositive  assoh better acades such as thof the studehe  short  dialso  excelleof security peurage  the stusearch  for 

eir knowledg

l  is  growingch  spectruman  individually.  Learninrown  is  theanother  to  png strategies11) and  it  is ed by the exand  learningased  on  ourhave  found nts’  educatn  have  sig(P value < 0.0ender, batchstudy  habwith  acade

ey, we  have e have bettecome  is obtawn that visuawith  preva

eving CGPA mher studies (3

ners are mor  in  the classplace as mosed  instrumefonts  and 

e and enjoyall  benefit  frore knowled

tional study,ociation  betdemic perfohe library anents and easstance  betwent  safety mersonnel aroudents to accourse‐base

ge as in relat

g  as  the  tim  of  life  haveal  either  png  style  ase  preferenceperceive  ands that are codynamically xternal factog environmer  survey  amthat  learninion,  accommgnificant  im05). In contrh,  relationshbits  have  semic  perform

found  that r performanained from aal learners haalence  rate more than 332, 33, 34). This re likely to asroom wherest of the facent  as  theirdiagrams  m

able  for themrom  this  mge and unde

 we also demtween  stayinrmance as itnd cafeteria tsy access to ween  the  libmeasures  sucound the camccess  the  libed  materialive to the of

me  passes. e  its  own physically, s  defined e  of  one d  process nsistently changing rs such as ent or  the mong  the ng  styles, modation, mpact  on rast, other hip  status, hown  no mance  (P 

  students ces in the a study  in ave better of  sixty‐.6(15). This is due  to 

appreciate e most of culties use r  teaching make  the m. Hence, method  of erstanding 

monstrate ng  in  the t provides that serve meet the brary  and ch  as  the mpus at all rary even s  (35)  and ff‐campus 

9  

students who may  face problems  such as  transport and safety.  In  comparison,  the  off‐campus  students  have more distractions such as the television, having to settle utility  bills  and  no  curfew; whereas,  staying  in  campus allow students to study at their own pace, time and place (36) conveniently. 

From  our  research,  we  discovered  that,  the mother’s  level  of  education  is  significantly  associated with the child’s academic performance. In other words, if the mother’s  level  of  education  is  low  then  the  child’s academic performance would be higher.  In our opinion, such  coincidence  could  be  due  to  circumstances where the low educated mother is a housewife or self‐employed. Thus, this category of parent spends more time with the child  and  is more  likely  to  be  actively  involved  in  the child’s  affairs  (38,39),  especially  in  education,  such  as attending  parents’‐teachers’  meetings  in  school,  giving parental  guidance  and  support  in  completing  the assignments  given,  and  enhancing  the  child’s  thinking skills  by  the mother  herself.  Hence,  this  promotes  the child’s  interest  in  his/her  studies.  Good  mother‐child’s communication may help in nurturing positive attitude in a  child.  As  a  child  grows  up,  he/she  may  have  good motivational  skills  and  high  self‐esteem.  Some  students also  portray  low  educated mothers  who  work  hard  to support the family as an  inspiration to work even harder in  their academic performances. This phenomena  is one of  the  contributing  factors  in  better  academic performances amongst students.  

In  our  next  variable,  we  compared  the  marks scored between students who self‐study and  those who do  it  in  a  group.  Based  on  our  study, we were  able  to demonstrate  the  positive  association  between  students who  self‐study  and  the  marks  they  achieved  in  an examination  are much  higher  than  the  once  scored  by students who study in groups. The different in the scores might be due  to  the  flexibility of the  individual students in  determining  the  time,  pace  and  arranging  the  study schedule as they do not have to be concerned about their group members  (40).  Besides,  each  student  is weak  in  a certain topic and/or subject, and it is easier to overcome this weakness with  the  self‐adjusted  study  schedule  as each  individual  is  uniquely  different  from  one  and  the other  (41).  Group  studies  require  high  discipline  and cooperation  from  all  the  members  in  order  to  ensure smooth a learning process.  However, this can be difficult to  achieve.  Hence, most  students  with  good  academic 

performances choose to study on their own. Self‐study is believed  to  help  maintain  a  student’s  self‐esteem  as there is no fear of criticism, thus improving the creativity in delivering  the  student’s  ideas and  intelligence.  Likely, self‐study  also  encourages  students  to  be  more independent  as  one  has  to  work  hard  in  finding  the learning materials  and  solving  problems  on  their  own. Independence in learning encourages students to put the best  effort  in  their  studies  thus  resulting  in  good academic  performances  (42).  As  time  passes,  they  also become more  self‐confident,  able  to  address  problems independently  and  through  their  own  first‐hand experience, are knowledgeable and wiser. 

Studies done in America and Pune proposed that students with  good  time management quality  are more efficient  and  effective  in  their  learning  process  thus positively  influenced  their  academic  performance  (21, 22). In contrast to the studies done  in America and Pune, we found  out  that  the  outcome  of  our  study  shows otherwise. We  discovered  that,  surprisingly,  good  time management  quality  is  negatively  associated with  good academic  performance.  This  is  due  to  the  fact  that medical students are attached to tight schedule designed by  the  respective  faculties  for  both  theoretical  and clinical  classes.  Furthermore,  students  are  obligated  to follow  strict  regulations  set  by  the  college  in  order  to complete the course successfully. Due to these reasons, it is  difficult  for  the  students  to  be  faithful  to  their  daily schedule including their studies; and if they are able to do so,  most  of  them  may  face  difficulties  to  follow  it religiously. Therefore, most of the students will study at any  time  convenient  to  them  and make  full  use  of  the holidays  and  during  weekends  and  during  their  study leave to do their revision.  

Previous  studies  claimed  that  concentration quality  in  the  classroom  positively  affect  the  students’ academic  performances  (43,  44).  However,  our  results contradict  this  fact as good concentration quality  is  less likely  to  give  good  academic  performance.    From  our perspective,  the  different  findings might  be  due  to  the reasons  that  students  are  not  interested  in  classroom teaching where all the theory lessons take place. The long sessions  spent  for  clinical  classes  in  the  hospital which require  students  to  stand  and  the  non‐conducive environment  in  the  wards  also  influence  the  students’ ability  to concentrate.  In spite of  this, students are able to  pass  their  examination  due  to  last minute  studying 

10  

merely to get through it but negatively this does not help them to acquire knowledge. 

As  for  limitations,  there  are  some  really important  methodological  limitations  that  may  have affected  this study. First, our sample size was  limited  to only 182 students  from only  three batches  from Melaka Manipal Medical  College  undertaking  the MBBS  course which means that this cannot be generalized beyond the sample. With a bigger sample size, the results may have been  more  conclusive.  Besides  that,  this  study enumerates only MBBS students and not BDS or FIS who may  have  different  learning  styles  and  quality  of  study habits that affect academic performances. Moreover, our study was  based  between  the  age  groups  of  22  to  26 year‐olds  which  limit  the  ranges  of  different  learning styles  with  the  academic  performances  that  can  be appreciated in the different age groups.  

 

Other  than  this, our  results were  also based on the academic performances of our students during their Semester  Six  Surgery  Sessional Examination.  Sixty‐seven per cent was chosen as  the high and  low set point. This does not necessarily reflect their academic performances as  some  subjects may  be  relatively  easier  to  pass  than others.  It  can  also  be  seen  due  to  their  preference  in certain subjects, they perform better in these subjects as compared  to  others.  This  examination  is  also  not  an eligibility examination for the students to move on to the next  semester;  therefore,  the  students most  likely have taken the particular examination for granted. Last but not least, as our study  learning styles are  limited to those of the VARK learning style which only has four domains. So, there  is  no  consideration  of  the  other  various  types  of styles these students are exposed to. 

CONCLUSION 

In this study, we noticed that visual learners have scored  best  in  their  academic  performances.  This  fact should encourage educators  to prepare  the appropriate learning  tools by  combining pictures  and diagrams with different hues in the classroom. However, other students may  have  different  learning  styles  such  as  kinaesthetic and reading. Hence, it would be best for the educators to incorporate different methods and  tools  in  teaching  like simple  demonstrations  to  illustrate  the  theories, interactive  sessions  to  encourage  students  to  ensure 

active  participations  in  the  classroom,  and  by  giving simple  examples  using  day  to  day  activities  in  order  to provide  effective  and  efficient  teaching‐learning experience.  As  for  students,  identifying  and understanding  learning  styles  is  important  as  it  sets  a ground basis for each individual to plan or modify his/her learning  strategy  in  order  to  sail  smoothly  in  this competency‐based  education  and  improve  their academic  performances.  This  also  should  encourage them to stretch their capabilities in searching knowledge by making  use  of  their  learning  preferences.  Thus,  it  is hope that through this study, students are able to have a more  holistic  approach  in  their  studies  making  them great, competent doctors.  

REFERENCES 

1) Frank J, Snell L, Cate O, Holmboe E, Carraccio C et al. Competency‐based medical education: theory to practice. Med Teach 2010;32:638‐645. 

2) Shumway  JM,  Harden  RM.  AMEE  guide  No.25:  The assessment  of  learning  outcomes  for  the  competent  and reflective physician. Med Teach 2003;25:569‐84. 

3) Ingham A. The great wall of medical school: a comparison of barrier examinations across Australian medical schools. AMSJ 2011;2:5‐8. 

4) Sinha NK, Bhardwaj A, Adinegara LA. Learning preferences of clinical students: A study in a Malaysian medical college. IJMEDPH 2013;3:60‐63. 

5) John  J,  McKinley  DW.  Assessment  methods  in  medical education. Teach Teacher Edu 2007;23:239‐50. 

6) Spencer  J.  ABC  of  learning  and  teaching  in  medicine: Learning  and  teaching  in  the  clinical  environment.  BMJ 2007;326:591‐594. 

7) Robertson L, Smellie T, Wilson P, Cox L. Learning styles and fieldwork  education:  Students’  perspectives. NZ  Journal  of OT 2011;58:36‐40. 

8) Abbas  PG,  Seyedeh MA.  The  effect  of  visual,  auditory  and kinaesthetic  learning  styles  on  language  teaching.  IPDER 2011;5:469‐72. 

9)  Pewewardy  C.  Learning  styles  of  American  Indian/Alaska native students: A review of  the  literature and  implications for practice. JAIE 2002;41:1‐81. 

10) Smith  KQN.  Learning  styles  and  students’  perception  of teachers’ attitudes  in  its  relation  to  truancy among African American  students  in  secondary  education.  [PhD  thesis]. Louisiana State University, 2008 

11) Davis  LW.  A  comparison  of  learning  styles  and  academic performance  of  students  enrolled  in  introductory  poultry science  courses  in  bachelors  of  science  and  associates  of applied  science  programs.  [Master  thesis].  North  Carolina State University, 2012. 

12) Felder  RM,  Brent  R.  Understanding  Student  Differences. Journal Eng Edu 2005;94:57‐72. 

13) Felder RM, Spurlin  J. Applications,  reliability and validity of the index of learning styles. IJEE 2004;21:103‐12. 

11  

14) Laidra K, Pullmann H, Allik  J. Personality and  intelligence as predictors of academic achievement: A cross sectional study from  elementary  to  secondary  school.  Personality  and  Ind Diff 2006;42:441‐51. 

15) Martin H, Lewis T, Edwards K. Leadership, learning styles and academic  performance  of  undergraduate  engineering students in Trinidad. World Eng Edu 2011;359‐364. 

16) Bernier J. The Relationship between Learning Styles and Online Education among Entry‐Level Doctor of Pharmacy Degree students. [Master thesis] 2009. 

17) Abdullah AA. Effect of students’ learning styles on classroom performance in problem‐based learning. Med Teach 2012;34:S14‐S19. 

18) Bednarik R,Franti P. Survival of students with different learning preferences. FDPW 2004;2‐10. 

19) Mohamad  JZA,  Abbas  AR,  Helan  NA,  Singh  KKB.  Learning styles  and  overall  academic  achievement  in  a  specific educational system. IJHSS  2011;1:143‐51. 

20) Rozalina K, Ahmad AM, Mohd SOF, Abdul LK, yahya D. The Learning Styles and Academic Achivements among Arts and Science Streams Students. IJARPED 2013;2:68‐85. 

21) Zulauf CR, Gortner AK. Use of time and Academic performance of College Students: Does Studying Matter?. AAEA 1999;8‐16. 

22) Kaushar M. Study of Impact of Time Management on academic Performance of College Students. IOSR‐BJM 2013;9:59‐60. 

23) Nonis S, Hudson G. Academic Performance of College Students: Influence of time Spent Studying and Working. Journ Edu Business 2006;151‐156. 

24) Gupta r, Sharma S, Gupta M. A study of Gender Differences on the Measure of Academic Achievement in Adolescent Students. VSRD‐TNTJ 2012;3:23‐27. 

25) Abubakar RB, Oguguo. Age and gender as Predictors of Academic Achievement of College Mathematics and Science Students. IATEL 2011;736‐742. 

26) Melaka  Manipal  Medical  College  Fact  Sheet  updated  on August  2013. http://www.mmmc.edu.my/content.php?id=11&sid=1&lang_id=1, 2012 (accessed on 31

st July 2013)  

27) Burstein D. Marketing Optimization: How  to determine  the proper  sample  size 2012.http://www.marketingexperiments.com/blog/analytics‐testing/testing‐sample‐size.html  (accessed  on  31

st  July 

2013) 28) Fleming  N.VARK,  A  guide  to  learning  styles  2011. 

http://business.vark‐learn.com/about‐vark/introduction (accessed on 1

st August 2013) 

29) vark‐learn.com.http://www.vark‐learn.com/documents/the%20vark%20  questionnaire.pdf  , 2011 (accessed on 2

nd August 2013) 

30) Study  skills  and  habits  Questionnaire  Queens University.http://www.queensu.ca/learningstrategies/undergrad/studyskillshabitsquestionnaire.pdf,  2012  (accessed  on 4th July 2013) 

31) CDC  Atlanta  Statcalc  2012. http://wwwn.cdc.gov/epiinfo/user‐guide/StatCalc/introduction.html  (accessed  on  4

th  August 

2013) 

32) Peres L, David S. Success of Verbal and Visual Learners in BIO 110. Med Teach 2011;35:43‐45. 

33) Cullums SS. Cognitive Learning with Visual, Auditory, Kinesthetic, Tactile and Multi‐sensory Learning, and Academic Performance in the Classroom.[Master Thesis].Patton College of Education, Ohio University 2012. 

34) Gravenhost J, Robynne M. Student Learning Styles and Academic Performance in a Non‐Traditional Anatomy Course. Journ of Dance Edu 2007;7:38‐46. 

35) Neema I. Resident Student Perception of On‐Campus Living and Study Environments at the University of Namibia and Their Relation to Academic Performance.[Master Thesis]2003. Worcester Polytechnic Institute. 

36) Magagula CM, Ngwenya AP. A Comparative Analysis of the Academic Performance of Distance and On‐campus Learners. TOJDE 2004;5:4‐6. 

37) Osei CK, Mensah JA. A Comparative Study of Student Academic Performance in On‐Campus Teaching and Distance Learning In A Computer Engineering Programme. JST 2011;31:97‐102. 

38) Keith LK. Parent Involvement in Schools, Ideas for Supporting Your Child’s Achievement in School. http://childparenting.about.com/cs/parentinvolvement/a/parentschool.htm (Accessed on 5

th August 2013). 

39) Centre for Public Education. Back to School: How Parent Involvement Affects Student Achievement (Full Report). http://www.centerforpubliceducation.org/Main‐Menu/Public‐education/Parent‐Involvement/Parent‐Involvement.html (Accessed on 5

th August 2013). 

40) Naidu S. Enabling Time, Pace and Place Independence. http://faculty.ksu.edu.sa/Alhassan/Hand%20book%20on%20research%20in%20educational%20communication/ER5849x_C022.fm.pdf (Accessed on 5th August 2013) 

41) Mikulak A, 2012. What Makes Self‐Directed Learning Effective. http://www.psychologicalscience.org/index.php/news/releases/what‐makes‐self‐directed‐learning‐effective.html (Accessed on 5

th August 2013) 

42) John Paul College. Self‐Directed Learning. http://jpc.act.edu.au/curriculum/selfdirectedlearning.html (Accessed on 5

th August 2013) 

43) Fauzia K, Afifa T, Farah NQ. Relationship between Study Habits and Academic Achievements among Hostel Living and Day Scholars’ University Students. BJHSS 2012;3:34‐42. 

44) Coe DP, Pivarnik JM, Womack CJ, Reeves MJ, Malina RM. Effects of Physical Education on Academic Achievement in Children. Journ of ACSM, 2006:1515‐19.