我々は，穴埋め問題を用いたプログラミング教育ツール pgtracer の開発を行っている．本ツールはプログラムとトレース表からなる穴埋め問題を出題し，学生が解答する．また，穴埋めが完了した時刻，答，正誤などの解答履歴を収集する．解答ログのうち穴の種類と解答時刻の分析により，解答時間が異なることを利用して穴の種類による難易度の違いを定量的に決定できる．本稿では，問題難易度が変化する要因を明らかにするため，評価実験を行なった．学生の主観的難易度と pgtracer が収集する解答時間や正解率の比較した結果，穴の種類とコメントが問題難易度に影響しており，これらを利用することによって問題難易度を制御できることが分かった．We are developing a programing education support tool pgtracer utilizing fill-in-the-blank question. The tool gives a fill-in-the-blank question that consists of program and trace table to a student. When a student fills in a blank, pgtracer automatically collects log data such as time, correct answer and evaluation result. We then can evaluate the difficulty of a blank using answer time and the type of the blank. In this paper, we perform an experiment in order to clarify the factor which affects the difficulty of the problem. Through the analysis of the answer time, log record and the subjective difficulty of the student and teacher, we found that the blank type and the existence of comment affect the difficulty of the question so that we can control the difficulty by using the blank type and comment.