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世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 郭展盛所指導 楊岳錡的 探討導航 APP 使用行為與知識分享影響因素之研究 （2021），提出Garmin 導航App 下 架關鍵因素是什麼，來自於整合性科技接受模式、創新擴散理論、行為意圖、產品涉入、知識分享。
而第二篇論文國立成功大學 資訊管理研究所 林明毅所指導 林琬真的 應用ACT-R認知模型評估行動運算裝置之人機介面－以iOS衛星導航行動應用程式為例 （2014），提出因為有 ACT-R、認知模型、衛星導航的重點而找出了 Garmin 導航App 下 架的解答。
Garmin 導航App 下 架進入發燒排行的影片
G-SHOCK G-SQUAD運動系列GBD-H1000，結合心率偵測與GPS衛星定位功能，可即時顯示心率與移動距離…等資訊，並保有G-SHOCK招牌特色-耐衝擊構造與防水200米，並搭載戶外探索必備的高度/氣壓、方位、溫度與加速度(計步)傳感器，透過藍牙連結智慧型手機App，用戶可輕鬆管理各種測量數據，如：心率、燃燒卡路里、距離、配速、最大攝氧量（VO2Max）…等，專用App以FIRSTBEAT演算法制訂訓練計畫，透過分析訓練成果後，修正訓練計畫以達成最終設定目標。
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探討導航 APP 使用行為與知識分享影響因素之研究
為了解決Garmin 導航App 下 架 的問題，作者楊岳錡 這樣論述：
隨著無線網路與行動科技的發展及趨勢，導航APP是使用者在日常生活中常會使用的應用系統之一。導航APP能提供多種便利及有用的導航功能，而且使用者可以透過行動裝置，登入雲端的導航APP系統，就可以使用多種的導航服務，並且不受時空的限制。導航APP可以方便及快速的協助使用者路線導行且找到目的地，並且能提供其他多種的服務，例如：直覺化操作、避開壅塞路段、即時的路況訊息、離線導航、精準的行車時間預測等。由於導航APP的未來性和重要性，目前在市場上已有多種的導航APP產品，相關的業者如果想要吸引使用者的注意及增加使用率，則要提供符合使用者需要的產品功能及服務。因此使用者對導航APP的採用，會受到哪些
關鍵因素的影響，是值得探討的議題。 本研究想瞭解導航APP使用行為和知識分享的影響因素，因而提出一個整合式架構，以整合性科技接受模式與創新擴散理論為基礎，探索研究變數間的影響性。本研究採用實證研究方法，利用線上問卷進行資料蒐集，並經由結構方程模式，進行檢驗分析研究假說的結果。本研究透過實證分析的主要結果為：(1)績效期望、努力期望、促成條件、相容性、行動性、產品涉入及使用動機對於行為意圖有正向的影響；(2)行為意圖及產品涉入對使用行為有正向的影響；(3)行為意圖及使用動機對知識分享有正向影響。最後，根據本研究的分析結果，將會對相關導航APP的業者提出一些實務上的觀點和管理建議，並提出相關的看
法作為後續研究者的參考。
應用ACT-R認知模型評估行動運算裝置之人機介面－以iOS衛星導航行動應用程式為例
為了解決Garmin 導航App 下 架 的問題，作者林琬真 這樣論述：
現今行動運算裝置可視為人們生活的一部分，該裝置及相關應用越來越普及的情形下，此類裝置的介面設計成為了人機互動領域上新穎的議題。本研究目的有二，其一為利用問卷和績效指標評估APP的易用性程度，探討介面與功能兩者之間的連結、易用性和使用者經驗；其二為以認知模型評估APP的介面，探討認知模型的評估數據是否符合真實數據。本實驗招募18位受試者，分別操作3種衛星導航APP(Google Maps、Garmin Taiwan、Mio Map)，在研究人員告知最佳操作步驟前後各操作一次，並分別填寫SMEQ量表(Subjective Mental Effort Question)、PSSUQ問卷(Post-
Study System Usability Questionnaire)與本研究自製問卷，並取得完成任務的時間和動作次數。之後再分別對此三APP連續操作各50次，將所得之執行時間和過程與ACT-R認知模型所評估之數據相比較。研究結果發現，在實驗一的部分，受試者會因為不同的衛星導航APP使用者介面與有無最佳提示而造成使用者經驗差異，給予提示後滿意度會提升，而且完成任務的時間與動作次數接降低；實驗二的部分，以平均絕對值誤差率(MAPE)作為評估模型預測準確的指標，而模型評估三個APP所得的MAPE值分別是，Google為9.4%(高準確預測)、Garmin為13.8%(優良預測)、Mio為20.
9%(合理預測)，若以操作行為點擊和滑動來看，模型評估結果為，點擊為19.7% (優良預測)、滑動為24.5%(合理預測)。雖然模型可以評估操作時間，但是無法提供介面設計如何改善，因此實驗一的結果可以補足此部分的缺點，Google的評估指標為最佳，所得操作時間較短，但是其圖示涵義設計不佳；Garmin次佳，但是清單呈現的方式不佳，納入太多選項使得使用者需要更專注地尋找；雖然評估Mio的指標為最差，但是他也有設計良好的地方，例如圖示不會讓人混淆。